論文の概要: RAM-EHR: Retrieval Augmentation Meets Clinical Predictions on Electronic Health Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00815v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 05:11:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 12:38:37.449016
• Title: RAM-EHR: Retrieval Augmentation Meets Clinical Predictions on Electronic Health Records
• Title（参考訳）: RAM-EHR:Retrieval Augmentationは、電子健康記録に臨床予測をもたらす
• Authors: Ran Xu, Wenqi Shi, Yue Yu, Yuchen Zhuang, Bowen Jin, May D. Wang, Joyce C. Ho, Carl Yang,
• Abstract要約: RAM-EHRはRetrieval AugMentationパイプラインであり、Electronic Health Recordsにおける臨床予測を改善する。 RAM-EHRはまず複数の知識ソースを収集し、それらをテキスト形式に変換し、密度の高い検索を用いて医療概念に関する情報を取得する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.205400333606576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present RAM-EHR, a Retrieval AugMentation pipeline to improve clinical predictions on Electronic Health Records (EHRs). RAM-EHR first collects multiple knowledge sources, converts them into text format, and uses dense retrieval to obtain information related to medical concepts. This strategy addresses the difficulties associated with complex names for the concepts. RAM-EHR then augments the local EHR predictive model co-trained with consistency regularization to capture complementary information from patient visits and summarized knowledge. Experiments on two EHR datasets show the efficacy of RAM-EHR over previous knowledge-enhanced baselines (3.4% gain in AUROC and 7.2% gain in AUPR), emphasizing the effectiveness of the summarized knowledge from RAM-EHR for clinical prediction tasks. The code will be published at \url{https://github.com/ritaranx/RAM-EHR}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Electronic Health Records(EHRs)における臨床予測を改善するために,検索AugMentationパイプラインであるRAM-EHRを提案する。 RAM-EHRはまず複数の知識ソースを収集し、それらをテキスト形式に変換し、密度の高い検索を用いて医療概念に関する情報を取得する。 この戦略は、概念の複雑な名前に関する困難に対処する。 RAM-EHRは、患者の訪問や要約された知識から補完的な情報を取得するために、一貫性の規則化とともに訓練されたローカルEHR予測モデルを増強する。 2つのEHRデータセットの実験は、RAM-EHRが従来の知識強化ベースライン(AUROCでは3.4%、AUPRでは7.2%)よりも有効であることを示し、臨床予測タスクにおいてRAM-EHRから要約された知識の有効性を強調した。 コードは \url{https://github.com/ritaranx/RAM-EHR} で公開される。

関連論文リスト

• DualMAR: Medical-Augmented Representation from Dual-Expertise Perspectives [20.369746122143063]
  本研究では,個人観測データと公開知識ベースによる予測タスクを強化するフレームワークであるDualMARを提案する。 極空間上の座標の取得と角化により、DualMARはKGからのリッチな階層的およびセマンティックな埋め込みに基づく正確な予測を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T20:25:22Z)
• Enhanced Electronic Health Records Text Summarization Using Large Language Models [0.0]
  このプロジェクトは、臨床が優先する、焦点を絞った要約を生成するシステムを作成することで、以前の作業の上に構築される。 提案システムでは,Flan-T5モデルを用いて,臨床専門のトピックに基づいた調整されたERHサマリーを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T19:36:41Z)
• Reasoning-Enhanced Healthcare Predictions with Knowledge Graph Community Retrieval [61.70489848327436]
  KAREは、知識グラフ(KG)コミュニティレベルの検索と大規模言語モデル(LLM)推論を統合する新しいフレームワークである。 MIMIC-IIIでは最大10.8～15.0%、MIMIC-IVでは12.6～12.7%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T18:46:28Z)
• EHRmonize: A Framework for Medical Concept Abstraction from Electronic Health Records using Large Language Models [21.637722557192482]
  EHRデータから医療概念を抽象化するために,大規模言語モデルを活用するフレームワークであるEHRmonizeを紹介する。 本研究は,2つの自由テキスト抽出と6つのバイナリ分類タスクにおいて,実世界のEHRデータベースからの薬物データを用いて5つのLSMを評価する。 GPT-4oはジェネリックルート名同定において97%,ジェネリックドラッグ名では82%,抗生物質のバイナリ分類では100%の精度を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T21:39:20Z)
• Multimodal Fusion of EHR in Structures and Semantics: Integrating Clinical Records and Notes with Hypergraph and LLM [39.25272553560425]
  本稿では,EHRにおける構造と意味を効果的に統合するMINGLEという新しいフレームワークを提案する。 本フレームワークでは,医療概念のセマンティクスと臨床ノートのセマンティクスをハイパーグラフニューラルネットワークに組み合わせるために,2段階の注入戦略を採用している。 2つのEHRデータセット(パブリックMIMIC-IIIとプライベートCRADLE)の実験結果から、MINGLEは予測性能を11.83%向上できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T23:48:40Z)
• Modeling electronic health record data using a knowledge-graph-embedded topic model [6.170782354287972]
  エンド・ツー・エンドの知識グラフに基づくマルチモーダル組込みトピックモデルであるKG-ETMを提案する。 KG-ETMは、医療知識グラフから埋め込みを学習することで、HRデータから潜伏病トピックを抽出する。 また,本モデルでは,患者層化と薬剤推奨のための解釈可能かつ正確な患者表現も発見できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-03T07:58:17Z)
• Predicting Patient Readmission Risk from Medical Text via Knowledge Graph Enhanced Multiview Graph Convolution [67.72545656557858]
  本稿では,電子健康記録の医用テキストを予測に用いる新しい手法を提案する。 外部知識グラフによって強化された多視点グラフを有する患者の退院サマリーを表現している。 実験により,本手法の有効性が証明され,最先端の性能が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-19T01:45:57Z)
• Does BERT Pretrained on Clinical Notes Reveal Sensitive Data? [70.3631443249802]
  我々は、トレーニングされたBERTからPersonal Health Informationを復元するためのアプローチのバッテリーを設計する。 具体的には,患者の名前と関連した状態の回復を試みている。 簡単な探索法では,MIMIC-IIIコーパス上で訓練されたBERTから機密情報を有意に抽出できないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-15T20:40:05Z)
• BiteNet: Bidirectional Temporal Encoder Network to Predict Medical Outcomes [53.163089893876645]
  本稿では,患者の医療旅行におけるコンテキスト依存と時間的関係を捉える,新たな自己注意機構を提案する。 エンド・ツー・エンドの双方向時間エンコーダネットワーク(BiteNet)が患者の旅路の表現を学習する。 実世界のEHRデータセットを用いた2つの教師付き予測と2つの教師なしクラスタリングタスクにおける手法の有効性を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-24T00:42:36Z)
• DeepEnroll: Patient-Trial Matching with Deep Embedding and Entailment Prediction [67.91606509226132]
  臨床試験は医薬品開発に不可欠であるが、高価で不正確で不十分な患者募集に苦しむことが多い。 DeepEnrollは、入力基準(タブラリデータ)を一致する推論のための共有潜在空間に共同でエンコードする、クロスモーダル推論学習モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-22T17:51:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。