論文の概要: Recent Advances in Predictive Modeling with Electronic Health Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01077v2
• Date: Tue, 13 Aug 2024 05:35:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 22:55:00.573969
• Title: Recent Advances in Predictive Modeling with Electronic Health Records
• Title（参考訳）: 電子カルテを用いた予測モデリングの最近の進歩
• Authors: Jiaqi Wang, Junyu Luo, Muchao Ye, Xiaochen Wang, Yuan Zhong, Aofei Chang, Guanjie Huang, Ziyi Yin, Cao Xiao, Jimeng Sun, Fenglong Ma,
• Abstract要約: EHRデータを予測モデリングに利用すると、その特徴からいくつかの課題が生じる。 深層学習は、医療を含む様々な応用においてその優位性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.19967863320647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of electronic health records (EHR) systems has enabled the collection of a vast amount of digitized patient data. However, utilizing EHR data for predictive modeling presents several challenges due to its unique characteristics. With the advancements in machine learning techniques, deep learning has demonstrated its superiority in various applications, including healthcare. This survey systematically reviews recent advances in deep learning-based predictive models using EHR data. Specifically, we begin by introducing the background of EHR data and providing a mathematical definition of the predictive modeling task. We then categorize and summarize predictive deep models from multiple perspectives. Furthermore, we present benchmarks and toolkits relevant to predictive modeling in healthcare. Finally, we conclude this survey by discussing open challenges and suggesting promising directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)システムの開発により、大量のデジタル化された患者データを収集できるようになった。 しかし, 予測モデルにおけるEHRデータの利用は, その特徴からいくつかの課題を提起している。 機械学習技術の進歩により、深層学習は医療を含む様々な応用においてその優位性を示している。 本調査は,EHRデータを用いたディープラーニングに基づく予測モデルの最近の進歩を体系的にレビューする。 具体的には、EHRデータの背景を導入し、予測モデリングタスクの数学的定義を提供することから始める。 次に、複数の観点から予測的深層モデルを分類し、要約する。 さらに、医療における予測モデリングに関連するベンチマークやツールキットも提示する。 最後に,オープンな課題を議論し,今後の研究に期待できる方向性を提案することで,この調査を締めくくる。

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