論文の概要: Diet-ODIN: A Novel Framework for Opioid Misuse Detection with Interpretable Dietary Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08820v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 19:36:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 08:06:28.795809
• Title: Diet-ODIN: A Novel Framework for Opioid Misuse Detection with Interpretable Dietary Patterns
• Title（参考訳）: 食事パターンを解釈可能なオピオイドマウス検出のための新しい枠組み
• Authors: Zheyuan Zhang, Zehong Wang, Shifu Hou, Evan Hall, Landon Bachman, Vincent Galassi, Jasmine White, Nitesh V. Chawla, Chuxu Zhang, Yanfang Ye,
• Abstract要約: 食生活パターンとオピオイドの誤用の関連性についての研究は未解明のままである。 我々はまず,オピオイドユーザに関連する大規模多面的食事ベンチマークデータセットを構築した。 そこで我々は,オピオイド誤用者の識別と関連する食事パターンの解釈のための新しい枠組みを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.27955735352411
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The opioid crisis has been one of the most critical society concerns in the United States. Although the medication assisted treatment (MAT) is recognized as the most effective treatment for opioid misuse and addiction, the various side effects can trigger opioid relapse. In addition to MAT, the dietary nutrition intervention has been demonstrated its importance in opioid misuse prevention and recovery. However, research on the alarming connections between dietary patterns and opioid misuse remain under-explored. In response to this gap, in this paper, we first establish a large-scale multifaceted dietary benchmark dataset related to opioid users at the first attempt and then develop a novel framework - i.e., namely Opioid Misuse Detection with Interpretable Dietary Patterns (Diet-ODIN) - to bridge heterogeneous graph (HG) and large language model (LLM) for the identification of users with opioid misuse and the interpretation of their associated dietary patterns. Specifically, in Diet-ODIN, we first construct an HG to comprehensively incorporate both dietary and health-related information, and then we devise a holistic graph learning framework with noise reduction to fully capitalize both users' individual dietary habits and shared dietary patterns for the detection of users with opioid misuse. To further delve into the intricate correlations between dietary patterns and opioid misuse, we exploit an LLM by utilizing the knowledge obtained from the graph learning model for interpretation. The extensive experimental results based on our established benchmark with quantitative and qualitative measures demonstrate the outstanding performance of Diet-ODIN in exploring the complex interplay between opioid misuse and dietary patterns, by comparison with state-of-the-art baseline methods.
• Abstract（参考訳）: オピオイド危機はアメリカで最も重要な社会問題の一つである。 薬物補助療法(MAT)はオピオイドの誤用や依存症に対して最も効果的な治療法とされているが、様々な副作用がオピオイドの再発を引き起こす可能性がある。 MATに加えて、栄養介入はオピオイドの誤用防止と回復において重要であることが証明されている。 しかし, 食生活パターンとオピオイド誤用との関連性は未解明のままである。 そこで本研究では,まず,オピオイド使用者に関連する大規模多面的食事ベンチマークデータセットを構築し,その上で,解釈可能な食事パターンを用いたオピオイドミスス検出(Opioid Misuse Detection with Interpretable Dietary Patterns, Diet-ODIN)を開発し,オピオイド使用者識別のためのヘテロジニアスグラフ(HG)と大規模言語モデル(LLM)を橋渡しする。 具体的には,Die-ODINにおいて,まず食事情報と健康情報の両方を包括的に統合するHGを構築し,その後,ユーザの食習慣とオピオイド誤用を検知するための共有食パターンをフルに活用するために,ノイズを低減した総合的なグラフ学習フレームワークを考案した。 食事パターンとオピオイド誤用との複雑な相関関係を更に掘り下げるために,グラフ学習モデルから得られた知識を活用してLLMを利用する。 その結果,オピオイド誤用と食生活パターンの複雑な相互作用の解明におけるダイエット-ODINの卓越した性能を,現状のベースライン法と比較して検証した。

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