論文の概要: Global Contrastive Training for Multimodal Electronic Health Records with Language Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06723v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 04:19:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 15:29:37.827349
• Title: Global Contrastive Training for Multimodal Electronic Health Records with Language Supervision
• Title（参考訳）: 言語指導によるマルチモーダル電子健康記録のグローバルコントラストトレーニング
• Authors: Yingbo Ma, Suraj Kolla, Zhenhong Hu, Dhruv Kaliraman, Victoria Nolan, Ziyuan Guan, Yuanfang Ren, Brooke Armfield, Tezcan Ozrazgat-Baslanti, Jeremy A. Balch, Tyler J. Loftus, Parisa Rashidi, Azra Bihorac, Benjamin Shickel,
• Abstract要約: 本稿では,医療時系列と臨床ノートに着目した,新しいマルチモーダルコントラスト学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、時間的クロスアテンション変換器と動的埋め込みおよびトークン化スキームを統合し、マルチモーダルな特徴表現を学習する。 実世界のERHデータセットを用いて実験したところ, 術後合併症9例の発症予測において, 我々のフレームワークは最先端のアプローチよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6245786035158123
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern electronic health records (EHRs) hold immense promise in tracking personalized patient health trajectories through sequential deep learning, owing to their extensive breadth, scale, and temporal granularity. Nonetheless, how to effectively leverage multiple modalities from EHRs poses significant challenges, given its complex characteristics such as high dimensionality, multimodality, sparsity, varied recording frequencies, and temporal irregularities. To this end, this paper introduces a novel multimodal contrastive learning framework, specifically focusing on medical time series and clinical notes. To tackle the challenge of sparsity and irregular time intervals in medical time series, the framework integrates temporal cross-attention transformers with a dynamic embedding and tokenization scheme for learning multimodal feature representations. To harness the interconnected relationships between medical time series and clinical notes, the framework equips a global contrastive loss, aligning a patient's multimodal feature representations with the corresponding discharge summaries. Since discharge summaries uniquely pertain to individual patients and represent a holistic view of the patient's hospital stay, machine learning models are led to learn discriminative multimodal features via global contrasting. Extensive experiments with a real-world EHR dataset demonstrated that our framework outperformed state-of-the-art approaches on the exemplar task of predicting the occurrence of nine postoperative complications for more than 120,000 major inpatient surgeries using multimodal data from UF health system split among three hospitals (UF Health Gainesville, UF Health Jacksonville, and UF Health Jacksonville-North).
• Abstract（参考訳）: 現代の電子健康記録(EHRs)は、広範囲の広さ、規模、時間的粒度の故に、シーケンシャルな深層学習を通じてパーソナライズされた患者の健康トラジェクトリを追跡するという大きな可能性を秘めている。 にもかかわらず、高次元性、多モード性、空間性、様々な記録周波数、時間的不規則性といった複雑な特徴を考えると、EHRから複数のモードを効果的に活用する方法は大きな課題となる。 そこで本研究では,医療時系列と臨床ノートに着目した,新しいマルチモーダルコントラスト学習フレームワークを提案する。 医療時系列における空間的・不規則な時間間隔の課題に対処するため、このフレームワークは時間的相互注意変換器と動的埋め込みおよびトークン化スキームを統合し、マルチモーダルな特徴表現を学習する。 医療時系列と臨床ノートの相互関係を活用するために、このフレームワークは、患者のマルチモーダル特徴表現を対応する放電サマリーと整合させて、グローバルなコントラスト損失を計上する。 退院サマリーは個別の患者に特有であり、患者の入院状況の全体像を表すため、機械学習モデルはグローバルコントラストを通して差別的なマルチモーダル特徴を学習する。 UF Health Gainesville, UF Health Jacksonville, UF Health Jacksonville-North, UF Health Jacksonville-Northの3つの病院で、UF Health Systemのマルチモーダルデータを用いて、12万件以上の主要な入院患者の術後合併症の発生を予測した。

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