論文の概要: DF-DM: A foundational process model for multimodal data fusion in the artificial intelligence era
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12278v1
- Date: Thu, 18 Apr 2024 15:52:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 12:12:06.850115
- Title: DF-DM: A foundational process model for multimodal data fusion in the artificial intelligence era
- Title（参考訳）: DF-DM:人工知能時代のマルチモーダルデータ融合の基礎的プロセスモデル
- Authors: David Restrepo, Chenwei Wu, Constanza Vásquez-Venegas, Luis Filipe Nakayama, Leo Anthony Celi, Diego M López,
- Abstract要約: 本稿では,データマイニングのためのマルチモーダルデータフュージョンの新しいプロセスモデルを提案する。
我々のモデルは、効率と信頼性を改善しつつ、計算コスト、複雑さ、バイアスを減らすことを目的としている。
本研究は,糖尿病網膜症における網膜画像と患者のメタデータを用いた予測,衛星画像を用いた家庭内暴力予測,インターネット,国勢調査データ,放射線画像と臨床ノートによる臨床像と人口動態の同定という3つのユースケースを通じて有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2549142515720044
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the big data era, integrating diverse data modalities poses significant challenges, particularly in complex fields like healthcare. This paper introduces a new process model for multimodal Data Fusion for Data Mining, integrating embeddings and the Cross-Industry Standard Process for Data Mining with the existing Data Fusion Information Group model. Our model aims to decrease computational costs, complexity, and bias while improving efficiency and reliability. We also propose "disentangled dense fusion", a novel embedding fusion method designed to optimize mutual information and facilitate dense inter-modality feature interaction, thereby minimizing redundant information. We demonstrate the model's efficacy through three use cases: predicting diabetic retinopathy using retinal images and patient metadata, domestic violence prediction employing satellite imagery, internet, and census data, and identifying clinical and demographic features from radiography images and clinical notes. The model achieved a Macro F1 score of 0.92 in diabetic retinopathy prediction, an R-squared of 0.854 and sMAPE of 24.868 in domestic violence prediction, and a macro AUC of 0.92 and 0.99 for disease prediction and sex classification, respectively, in radiological analysis. These results underscore the Data Fusion for Data Mining model's potential to significantly impact multimodal data processing, promoting its adoption in diverse, resource-constrained settings.
- Abstract（参考訳）: ビッグデータ時代において、多様なデータモダリティを統合することは、特に医療のような複雑な分野において、大きな課題となる。
本稿では、データマイニングのためのマルチモーダルデータフュージョンの新しいプロセスモデルを導入し、埋め込みとデータマイニングのためのクロス産業標準プロセスと既存のデータフュージョン情報グループモデルを統合する。
我々のモデルは、効率と信頼性を改善しつつ、計算コスト、複雑さ、バイアスを減らすことを目的としている。
また、相互情報を最適化し、密接なモーダリティ間特徴相互作用を容易にし、冗長情報を最小化するために設計された新しい埋め込み融合法である「遠方密度融合」を提案する。
本モデルの有効性は,網膜画像と患者のメタデータを用いた糖尿病網膜症予測,衛星画像を用いた家庭内暴力予測,インターネット,国勢調査データ,および放射線画像および臨床ノートから臨床および人口統計学的特徴を同定することにより示す。
糖尿病網膜症予測ではマクロF1スコアが0.92、家庭内暴力予測では0.854、sMAPEが24.868、疾患予測では0.92、性分類では0.99のマクロAUCがそれぞれ達成された。
これらの結果は、マルチモーダルデータ処理に大きな影響を与えるData Fusion for Data Miningモデルの可能性を強調し、多様なリソース制約のある設定で採用を促進する。
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