Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interpretable Neural Temporal Point Processes for Modelling Electronic Health Records

論文の概要: Interpretable Neural Temporal Point Processes for Modelling Electronic Health Records

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08007v1
Date: Tue, 9 Apr 2024 12:37:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-15 16:54:09.365361
Title: Interpretable Neural Temporal Point Processes for Modelling Electronic Health Records
Title（参考訳）: 電子カルテモデリングのための解釈可能なニューラル・テンポラル・ポイント・プロセス
Authors: Bingqing Liu,
Abstract要約: 本稿では、イベントシーケンスモデリングのための解釈可能なフレームワーク inf2vec を提案し、イベントの影響を直接パラメータ化し、エンドツーエンドで学習することができる。実験では,イベント予測におけるモデルの有効性と,型型学習の影響を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Electronic Health Records (EHR) can be represented as temporal sequences that record the events (medical visits) from patients. Neural temporal point process (NTPP) has achieved great success in modeling event sequences that occur in continuous time space. However, due to the black-box nature of neural networks, existing NTPP models fall short in explaining the dependencies between different event types. In this paper, inspired by word2vec and Hawkes process, we propose an interpretable framework inf2vec for event sequence modelling, where the event influences are directly parameterized and can be learned end-to-end. In the experiment, we demonstrate the superiority of our model on event prediction as well as type-type influences learning.
Abstract（参考訳）: 電子健康記録(Electronic Health Records, EHR)は、患者からの出来事(医療訪問)を記録する一時的なシーケンスとして表すことができる。ニューラル・テンポラル・ポイント・プロセス (NTPP) は連続時間空間で発生する事象列のモデル化において大きな成功を収めた。しかしながら、ニューラルネットワークのブラックボックスの性質のため、既存のNTPPモデルは、異なるイベントタイプ間の依存関係を説明するには不十分である。本稿では, word2vec と Hawkes プロセスにインスパイアされたイベントシーケンスモデリングのための解釈可能なフレームワーク inf2vec を提案する。実験では,イベント予測におけるモデルの有効性と,型型学習の影響を実証した。

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