論文の概要: EHRMamba: Towards Generalizable and Scalable Foundation Models for Electronic Health Records
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14567v1
- Date: Thu, 23 May 2024 13:43:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 14:55:28.157664
- Title: EHRMamba: Towards Generalizable and Scalable Foundation Models for Electronic Health Records
- Title（参考訳）: EHRMamba:電子健康記録のための汎用的でスケーラブルな基礎モデルを目指して
- Authors: Adibvafa Fallahpour, Mahshid Alinoori, Arash Afkanpour, Amrit Krishnan,
- Abstract要約: 我々は,Mambaアーキテクチャ上に構築された堅牢な基盤モデルであるEHRMambaを紹介する。
EHRMambaは、線形計算コストのために、以前のモデルよりも最大4倍長いシーケンスを処理できる。
EHRデータに対するMTF(Multitask Prompted Finetuning)の新たなアプローチを導入することで,EHRMambaは単一ファインタニングフェーズで複数の臨床タスクを同時に学習することが可能になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Transformers have significantly advanced the modeling of Electronic Health Records (EHR), yet their deployment in real-world healthcare is limited by several key challenges. Firstly, the quadratic computational cost and insufficient context length of these models pose significant obstacles for hospitals in processing the extensive medical histories typical in EHR data. Additionally, existing models employ separate finetuning for each clinical task, complicating maintenance in healthcare environments. Moreover, these models focus exclusively on either clinical prediction or EHR forecasting, lacking the flexibility to perform well across both. To overcome these limitations, we introduce EHRMamba, a robust foundation model built on the Mamba architecture. EHRMamba can process sequences up to four times longer than previous models due to its linear computational cost. We also introduce a novel approach to Multitask Prompted Finetuning (MTF) for EHR data, which enables EHRMamba to simultaneously learn multiple clinical tasks in a single finetuning phase, significantly enhancing deployment and cross-task generalization. Furthermore, our model leverages the HL7 FHIR data standard to simplify integration into existing hospital systems. Alongside EHRMamba, we open-source Odyssey, a toolkit designed to support the development and deployment of EHR foundation models, with an emphasis on data standardization and interpretability. Our evaluations on the MIMIC-IV dataset demonstrate that EHRMamba advances state-of-the-art performance across 6 major clinical tasks and excels in EHR forecasting, marking a significant leap forward in the field.
- Abstract（参考訳）: トランスフォーマーはElectronic Health Records(EHR)のモデリングを大幅に進歩させたが、実際の医療への展開はいくつかの重要な課題によって制限されている。
第一に、これらのモデルの二次計算コストと文脈長の不足は、EHRデータに典型的な広範な医療履歴を処理する際に、病院にとって重大な障害となる。
さらに、既存のモデルでは、医療環境のメンテナンスを複雑にすることで、それぞれの臨床タスクに個別の微調整が採用されている。
さらに、これらのモデルは、臨床予測またはEHR予測にのみ焦点をあてており、両方でうまく機能する柔軟性が欠如している。
これらの制限を克服するために,我々は,Mambaアーキテクチャ上に構築された堅牢な基盤モデルであるEHRMambaを紹介した。
EHRMambaは、線形計算コストのために、以前のモデルよりも最大4倍長いシーケンスを処理できる。
EHRデータに対するMTF(Multitask Prompted Finetuning)の新たなアプローチを導入することで,EHRMambaは単一ファインチューニングフェーズで複数の臨床タスクを同時に学習し,デプロイメントとクロスタスクの一般化を著しく向上する。
さらに,既存の病院システムへの統合を容易にするため,HL7 FHIRデータ標準を活用している。
EHRMambaとともに、EHRファウンデーションモデルの開発とデプロイをサポートするために設計されたツールキットであるOdysseyをオープンソースとして公開しました。
MIMIC-IVデータセットを用いて評価したところ, EHRMambaは6つの主要な臨床課題にまたがって最先端の成績を向上し, EHR予測に優れており, この分野における飛躍的な進歩を示している。
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