論文の概要: XTSFormer: Cross-Temporal-Scale Transformer for Irregular-Time Event Prediction in Clinical Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02258v2
• Date: Wed, 18 Dec 2024 20:31:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 18:44:15.632523
• Title: XTSFormer: Cross-Temporal-Scale Transformer for Irregular-Time Event Prediction in Clinical Applications
• Title（参考訳）: XTSFormer:不規則事象予測のためのクロステンポラリスケール変圧器の臨床応用
• Authors: Tingsong Xiao, Zelin Xu, Wenchong He, Zhengkun Xiao, Yupu Zhang, Zibo Liu, Shigang Chen, My T. Thai, Jiang Bian, Parisa Rashidi, Zhe Jiang,
• Abstract要約: 非安全ケアに関連する副作用は、米国での死因のトップ10に入る。 イベントデータは、連続するイベント間の時間間隔の不規則性、サイクルの存在、周期性、複数スケールのイベントインタラクション、長いイベントシーケンスに関連する高い計算コストなど、いくつかのユニークな課題を提起する。 本稿では,時間的不規則なイベントデータに特化して設計されたクロステンポラリスケールトランスフォーマー(XTSFormer)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.946633955844423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adverse clinical events related to unsafe care are among the top ten causes of death in the U.S. Accurate modeling and prediction of clinical events from electronic health records (EHRs) play a crucial role in patient safety enhancement. An example is modeling de facto care pathways that characterize common step-by-step plans for treatment or care. However, clinical event data pose several unique challenges, including the irregularity of time intervals between consecutive events, the existence of cycles, periodicity, multi-scale event interactions, and the high computational costs associated with long event sequences. Existing neural temporal point processes (TPPs) methods do not effectively capture the multi-scale nature of event interactions, which is common in many real-world clinical applications. To address these issues, we propose the cross-temporal-scale transformer (XTSFormer), specifically designed for irregularly timed event data. Our model consists of two vital components: a novel Feature-based Cycle-aware Time Positional Encoding (FCPE) that adeptly captures the cyclical nature of time, and a hierarchical multi-scale temporal attention mechanism, where different temporal scales are determined by a bottom-up clustering approach. Extensive experiments on several real-world EHR datasets show that our XTSFormer outperforms multiple baseline methods. The code is available at https://github.com/spatialdatasciencegroup/XTSFormer.
• Abstract（参考訳）: 正確なモデリングと電子健康記録(EHR)による臨床イベントの予測は、患者の安全向上に重要な役割を果たす。 例えば、治療やケアのための一般的なステップバイステッププランを特徴付けるデファクトケアパスをモデル化する。 しかし、臨床イベントデータには、連続イベント間の時間間隔の不規則性、周期性、多スケールイベント相互作用、長いイベントシーケンスに関連する高い計算コストなど、いくつかのユニークな課題がある。 既存のニューラル・テンポラル・ポイント・プロセス(TPP)法は、実際の多くの臨床応用で一般的な事象相互作用のマルチスケールの性質を効果的に捉えない。 これらの問題に対処するために、不規則な時間的イベントデータに特化して設計されたクロステンポラリスケールトランスフォーマー(XTSFormer)を提案する。 本モデルでは, 時間周期の性質を包括的に捉えた新しい特徴に基づく周期的時間位置エンコーディング(FCPE)と, ボトムアップクラスタリング手法を用いて時間スケールの異なる時間スケールを決定する階層的マルチスケールの時間アテンション機構の2つの重要な要素から構成される。 いくつかの実世界のEHRデータセットに対する大規模な実験は、XTSFormerが複数のベースライン法より優れていることを示している。 コードはhttps://github.com/spatialdatasciencegroup/XTSFormerで入手できる。

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