論文の概要: Understanding Missingness in Time-series Electronic Health Records for Individualized Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15730v1
• Date: Sat, 24 Feb 2024 05:48:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 17:09:06.869002
• Title: Understanding Missingness in Time-series Electronic Health Records for Individualized Representation
• Title（参考訳）: 個人化表現のための時系列電子健康記録の欠落の理解
• Authors: Ghadeer O. Ghosheh, Jin Li, and Tingting Zhu
• Abstract要約: 我々は、現実の事例による欠落パターンの新たな洞察と、EHRにおける欠落の意味について強調する。 この研究が、真のパーソナライゼーションのための予測モデリングにおけるより良い表現のための方向を探究する新たな扉を開くことを願っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.630372114304835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: With the widespread of machine learning models for healthcare applications, there is increased interest in building applications for personalized medicine. Despite the plethora of proposed research for personalized medicine, very few focus on representing missingness and learning from the missingness patterns in time-series Electronic Health Records (EHR) data. The lack of focus on missingness representation in an individualized way limits the full utilization of machine learning applications towards true personalization. In this brief communication, we highlight new insights into patterns of missingness with real-world examples and implications of missingness in EHRs. The insights in this work aim to bridge the gap between theoretical assumptions and practical observations in real-world EHRs. We hope this work will open new doors for exploring directions for better representation in predictive modelling for true personalization.
• Abstract（参考訳）: 医療応用のための機械学習モデルの普及に伴い、パーソナライズされた医療のためのアプリケーション構築への関心が高まっている。 パーソナライズされた医療のための研究が数多く提案されているにもかかわらず、時系列Electronic Health Records(EHR)データにおける欠如と欠如パターンから学ぶことへの焦点はほとんどない。 個別化された方法での不足表現に焦点が当てられていないことは、真のパーソナライゼーションに向けた機械学習アプリケーションの完全な利用を制限する。 本報告では, 現実の事例による欠落パターンの新たな洞察と, EHRにおける欠落の影響について述べる。 この研究の洞察は、理論的な仮定と現実の EHR における実践的な観察のギャップを埋めることを目的としている。 この研究が、真のパーソナライゼーションのための予測モデリングにおけるより良い表現のための方向を探究する新たな扉を開くことを願っている。

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