論文の概要: Automated Multi-Task Learning for Joint Disease Prediction on Electronic Health Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04086v2
• Date: Thu, 30 May 2024 05:44:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 20:54:36.733029
• Title: Automated Multi-Task Learning for Joint Disease Prediction on Electronic Health Records
• Title（参考訳）: 電子カルテにおける関節疾患予測のためのマルチタスク自動学習
• Authors: Suhan Cui, Prasenjit Mitra,
• Abstract要約: 本稿では,タスクグループとアーキテクチャの最適構成を同時に検索できるAutoDPという自動手法を提案する。 ハンドクラフトと自動化された最先端の手法の両方に対して大幅な性能向上を実現し、同時に検索コストを同時に維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.159498069487535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the realm of big data and digital healthcare, Electronic Health Records (EHR) have become a rich source of information with the potential to improve patient care and medical research. In recent years, machine learning models have proliferated for analyzing EHR data to predict patients future health conditions. Among them, some studies advocate for multi-task learning (MTL) to jointly predict multiple target diseases for improving the prediction performance over single task learning. Nevertheless, current MTL frameworks for EHR data have significant limitations due to their heavy reliance on human experts to identify task groups for joint training and design model architectures. To reduce human intervention and improve the framework design, we propose an automated approach named AutoDP, which can search for the optimal configuration of task grouping and architectures simultaneously. To tackle the vast joint search space encompassing task combinations and architectures, we employ surrogate model-based optimization, enabling us to efficiently discover the optimal solution. Experimental results on real-world EHR data demonstrate the efficacy of the proposed AutoDP framework. It achieves significant performance improvements over both hand-crafted and automated state-of-the-art methods, also maintains a feasible search cost at the same time.
• Abstract（参考訳）: ビッグデータとデジタルヘルスケアの分野では、Electronic Health Records(EHR)は、患者のケアと医療研究を改善する可能性のある、豊富な情報ソースとなっている。 近年、患者の将来の健康状態を予測するために、EHRデータを分析するための機械学習モデルが増加している。 そのうちの1つはマルチタスク学習(MTL)で、単一のタスク学習よりも予測性能を向上させるために、複数のターゲット疾患を共同で予測することである。 しかしながら、現在のEMHデータのためのMTLフレームワークは、共同トレーニングとデザインモデルアーキテクチャのためのタスクグループを特定するために、人間の専門家に大きく依存しているため、大きな制限がある。 人間の介入を減らし,フレームワーク設計を改善するために,タスクグループとアーキテクチャの最適構成を同時に検索できるAutoDPという自動手法を提案する。 タスクの組み合わせとアーキテクチャを含む膨大な共同探索空間に対処するために,代用モデルに基づく最適化を採用し,最適解を効率的に発見する。 実世界のEHRデータによる実験結果から,提案したAutoDPフレームワークの有効性が示された。 ハンドクラフトと自動化された最先端の手法の両方に対して大幅な性能向上を実現し、同時に検索コストを同時に維持する。

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