論文の概要: Sequential Inference of Hospitalization Electronic Health Records Using Probabilistic Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19011v2
- Date: Wed, 24 Apr 2024 15:06:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 20:48:34.159528
- Title: Sequential Inference of Hospitalization Electronic Health Records Using Probabilistic Models
- Title（参考訳）: 確率モデルを用いた入院電子健康記録の逐次推定
- Authors: Alan D. Kaplan, Priyadip Ray, John D. Greene, Vincent X. Liu,
- Abstract要約: 本研究では,入院電子健康記録(EHR)データに含まれる複数の任意長配列に対する確率的教師なしモデルの設計を行う。
このモデルは潜在変数構造を使用し、薬物、診断、実験室のテスト、神経学的評価、薬物の間の複雑な関係を捉えている。
推論アルゴリズムは、部分的データを用いて、その長さや特定の値の存在を含む完全なシーケンスの特性を推測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2988476179015005
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the dynamic hospital setting, decision support can be a valuable tool for improving patient outcomes. Data-driven inference of future outcomes is challenging in this dynamic setting, where long sequences such as laboratory tests and medications are updated frequently. This is due in part to heterogeneity of data types and mixed-sequence types contained in variable length sequences. In this work we design a probabilistic unsupervised model for multiple arbitrary-length sequences contained in hospitalization Electronic Health Record (EHR) data. The model uses a latent variable structure and captures complex relationships between medications, diagnoses, laboratory tests, neurological assessments, and medications. It can be trained on original data, without requiring any lossy transformations or time binning. Inference algorithms are derived that use partial data to infer properties of the complete sequences, including their length and presence of specific values. We train this model on data from subjects receiving medical care in the Kaiser Permanente Northern California integrated healthcare delivery system. The results are evaluated against held-out data for predicting the length of sequences and presence of Intensive Care Unit (ICU) in hospitalization bed sequences. Our method outperforms a baseline approach, showing that in these experiments the trained model captures information in the sequences that is informative of their future values.
- Abstract（参考訳）: ダイナミックな病院環境では、意思決定支援は患者の成果を改善する貴重なツールとなり得る。
このダイナミックな環境では、実験室のテストや薬品などの長いシーケンスを頻繁に更新するデータ駆動推論が困難である。
これは、データ型と可変長列に含まれる混合シーケンス型の不均一性による部分もある。
本研究では,入院電子健康記録(EHR)データに含まれる複数の任意長配列に対する確率的教師なしモデルの設計を行う。
このモデルは潜在変数構造を使用し、薬物、診断、実験室のテスト、神経学的評価、薬物の間の複雑な関係を捉えている。
損失のある変換や時間ビンニングを必要とせずに、オリジナルのデータでトレーニングすることができる。
推論アルゴリズムは、部分的データを用いて、その長さや特定の値の存在を含む完全なシーケンスの特性を推測する。
我々は,北カリフォルニアのKaiser Permanente(カイザー・パーマネンテ)統合型ヘルスケアデリバリーシステムにおいて,医療を受ける被験者のデータに基づいて,このモデルをトレーニングする。
その結果,入院ベッドにおける集中治療室 (ICU) の長さと存在を予測するための保留データと比較した。
提案手法はベースライン手法よりも優れており,これらの実験では,学習したモデルが将来の値を示すシーケンスで情報をキャプチャすることを示す。
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