論文の概要: Emergency Department Decision Support using Clinical Pseudo-notes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00160v2
• Date: Mon, 29 Apr 2024 21:37:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 19:18:28.862806
• Title: Emergency Department Decision Support using Clinical Pseudo-notes
• Title（参考訳）: 臨床擬似ノートを用いた救急部門意思決定支援
• Authors: Simon A. Lee, Sujay Jain, Alex Chen, Kyoka Ono, Jennifer Fang, Akos Rudas, Jeffrey N. Chiang,
• Abstract要約: EHR (Multiple Embedding Model for EHR) について紹介する。 MEMEは、臨床テキスト生成を模倣する擬似メモを用いて、マルチモーダルEHRデータをテキストにシリアライズする。 複数の病院システムにまたがる救急部門における意思決定支援業務にMEMEを適用することで,その効果を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4487265603408873
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce the Multiple Embedding Model for EHR (MEME), an approach that serializes multimodal EHR tabular data into text using pseudo-notes, mimicking clinical text generation. This conversion not only preserves better representations of categorical data and learns contexts but also enables the effective employment of pretrained foundation models for rich feature representation. To address potential issues with context length, our framework encodes embeddings for each EHR modality separately. We demonstrate the effectiveness of MEME by applying it to several decision support tasks within the Emergency Department across multiple hospital systems. Our findings indicate that MEME outperforms traditional machine learning, EHR-specific foundation models, and general LLMs, highlighting its potential as a general and extendible EHR representation strategy.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,複数モードのEHR表データを擬似ノートを用いてテキストにシリアライズし,臨床テキスト生成を模倣する手法であるMultiple Embedding Model for EHR (MEME)を提案する。 この変換は、分類データのより良い表現を保存し、文脈を学習するだけでなく、リッチな特徴表現のための事前訓練された基礎モデルの効果的な利用を可能にする。 文脈長の潜在的な問題に対処するため、我々のフレームワークは、それぞれのEHRモダリティの埋め込みを別々に符号化する。 複数の病院システムにまたがる救急部門における意思決定支援業務にMEMEを適用することで,その効果を実証する。 その結果,MEMEは従来の機械学習,EHR固有の基礎モデル,一般LLMよりも優れており,汎用的かつ拡張可能なEHR表現戦略としての可能性を強調している。

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