論文の概要: Functional Graph Convolutional Networks: A unified multi-task and multi-modal learning framework to facilitate health and social-care insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10158v2
• Date: Wed, 27 Mar 2024 08:57:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 21:34:33.712826
• Title: Functional Graph Convolutional Networks: A unified multi-task and multi-modal learning framework to facilitate health and social-care insights
• Title（参考訳）: 機能グラフ畳み込みネットワーク:健康・社会・ケアの洞察を促進するための統合型マルチタスク・マルチモーダル学習フレームワーク
• Authors: Tobia Boschi, Francesca Bonin, Rodrigo Ordonez-Hurtado, Cécile Rousseau, Alessandra Pascale, John Dinsmore,
• Abstract要約: 本稿では,デジタルヘルスと縦断研究におけるマルチタスクとマルチモーダル学習の複雑さに対処する,関数型グラフ畳み込みネットワーク(funGCN)フレームワークを提案する。 funGCNは複数のエンティティに対して複数変数の長手データを処理する統一的なアプローチを提供し、小さなサンプルサイズであっても解釈可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.98323171560101
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a novel Functional Graph Convolutional Network (funGCN) framework that combines Functional Data Analysis and Graph Convolutional Networks to address the complexities of multi-task and multi-modal learning in digital health and longitudinal studies. With the growing importance of health solutions to improve health care and social support, ensure healthy lives, and promote well-being at all ages, funGCN offers a unified approach to handle multivariate longitudinal data for multiple entities and ensures interpretability even with small sample sizes. Key innovations include task-specific embedding components that manage different data types, the ability to perform classification, regression, and forecasting, and the creation of a knowledge graph for insightful data interpretation. The efficacy of funGCN is validated through simulation experiments and a real-data application.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,デジタル健康・縦断研究におけるマルチタスク・マルチモーダル学習の複雑さに対処するため,関数型データ解析とグラフ型畳み込みネットワークを組み合わせた新しい関数型グラフ畳み込みネットワーク(funGCN)を提案する。 医療と社会的支援を改善するための医療ソリューションの重要性の高まり、健康な生活の確保、あらゆる年齢での幸福感の促進により、 funGCNは複数のエンティティの多変量長大データを扱う統一的なアプローチを提供し、小さなサンプルサイズでも解釈可能である。 主なイノベーションは、異なるデータタイプを管理するタスク固有の埋め込みコンポーネント、分類、回帰、予測を行う機能、洞察に富んだデータ解釈のための知識グラフの作成である。 funGCNの有効性はシミュレーション実験と実データ応用によって検証される。

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