論文の概要: Medication Recommendation via Dual Molecular Modalities and Multi-Step Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20358v3
• Date: Mon, 11 Nov 2024 15:37:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:03:30.829827
• Title: Medication Recommendation via Dual Molecular Modalities and Multi-Step Enhancement
• Title（参考訳）: 二重分子モダリティと多段階増強による医薬勧告
• Authors: Shi Mu, Chen Li, Xiang Li, Shunpan Liang,
• Abstract要約: 既存の分子知識に基づく研究は、分子の3次元幾何学構造を無視し、医薬品の高次元情報を学ぶのに失敗している。 本稿では,原子3次元座標とエッジインデックスを得るために3次元分子構造を導入するBiMoRecという2次元分子レコメンデーションフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.927266015351967
• License:
• Abstract: Existing works based on molecular knowledge neglect the 3D geometric structure of molecules and fail to learn the high-dimensional information of medications, leading to structural confusion. Additionally, it does not extract key substructures from a single patient visit, resulting in the failure to identify medication molecules suitable for the current patient visit. To address the above limitations, we propose a bimodal molecular recommendation framework named BiMoRec, which introduces 3D molecular structures to obtain atomic 3D coordinates and edge indices, overcoming the inherent lack of high-dimensional molecular information in 2D molecular structures. To retain the fast training and prediction efficiency of the recommendation system, we use bimodal graph contrastive pretraining to maximize the mutual information between the two molecular modalities, achieving the fusion of 2D and 3D molecular graphs. Additionally, we designed a molecular multi-step enhancement mechanism to re-calibrate the molecular weights. Specifically, we employ a pre-training method that captures both 2D and 3D molecular structure representations, along with substructure representations, and leverages contrastive learning to extract mutual information. We then use the pre-trained encoder to generate molecular representations, enhancing them through a three-step process: intra-visit, molecular per-visit, and latest-visit. Finally, we apply temporal information aggregation to generate the final medication combinations. Our implementation on the MIMIC-III and MIMIC-IV datasets demonstrates that our method achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 既存の分子知識に基づく研究は、分子の3次元幾何学的構造を無視し、医薬品の高次元情報を学ぶのに失敗し、構造的混乱をもたらす。 さらに、単一の患者訪問から重要なサブ構造を抽出せず、その結果、現在の患者訪問に適した薬物分子の同定に失敗する。 本稿では,2次元分子構造における高次元分子情報の欠如を克服し,原子3次元座標とエッジ指標を得るために3次元分子構造を導入するBiMoRecという2次元分子レコメンデーションフレームワークを提案する。 推薦システムの高速なトレーニングと予測効率を維持するため,2次元分子グラフと3次元分子グラフの融合を達成し,両分子モード間の相互情報を最大化するために,両モードグラフのコントラスト事前学習を用いる。 さらに,分子量を再校正する分子多段階増強機構を設計した。 具体的には,2次元および3次元の分子構造表現とサブ構造表現を抽出し,コントラスト学習を利用して相互情報を抽出する事前学習手法を用いる。 次に、事前学習したエンコーダを用いて分子表現を生成し、3段階のプロセス(intra-visit, molecular per-visit, latest-visit)で拡張する。 最後に、最終薬品の組み合わせを生成するために、時間情報集約を適用します。 MIMIC-IIIおよびMIMIC-IVデータセットの実装により,本手法が最先端の性能を実現することを示す。

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