論文の概要: TACCO: Task-guided Co-clustering of Clinical Concepts and Patient Visits for Disease Subtyping based on EHR Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10061v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 14:18:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 13:25:54.919064
• Title: TACCO: Task-guided Co-clustering of Clinical Concepts and Patient Visits for Disease Subtyping based on EHR Data
• Title（参考訳）: TACCO: EHRデータに基づく臨床概念と患者訪問のタスク誘導共同クラスタリング
• Authors: Ziyang Zhang, Hejie Cui, Ran Xu, Yuzhang Xie, Joyce C. Ho, Carl Yang,
• Abstract要約: TACCOは、EMHデータのハイパーグラフモデリングに基づいて、臨床概念と患者訪問のクラスターを共同で発見する新しいフレームワークである。 我々は,表現型分類と心血管リスク予測の下流臨床課題に対して,公共MIMIC-IIIデータセットとエモリー内部CRADLEデータセットを用いて実験を行った。 深層モデル解析,クラスタリング結果解析,臨床ケーススタディは,TACCOが提供した改良されたユーティリティと洞察に富んだ解釈をさらに検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.96821770394798
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing availability of well-organized Electronic Health Records (EHR) data has enabled the development of various machine learning models towards disease risk prediction. However, existing risk prediction methods overlook the heterogeneity of complex diseases, failing to model the potential disease subtypes regarding their corresponding patient visits and clinical concept subgroups. In this work, we introduce TACCO, a novel framework that jointly discovers clusters of clinical concepts and patient visits based on a hypergraph modeling of EHR data. Specifically, we develop a novel self-supervised co-clustering framework that can be guided by the risk prediction task of specific diseases. Furthermore, we enhance the hypergraph model of EHR data with textual embeddings and enforce the alignment between the clusters of clinical concepts and patient visits through a contrastive objective. Comprehensive experiments conducted on the public MIMIC-III dataset and Emory internal CRADLE dataset over the downstream clinical tasks of phenotype classification and cardiovascular risk prediction demonstrate an average 31.25% performance improvement compared to traditional ML baselines and a 5.26% improvement on top of the vanilla hypergraph model without our co-clustering mechanism. In-depth model analysis, clustering results analysis, and clinical case studies further validate the improved utilities and insightful interpretations delivered by TACCO. Code is available at https://github.com/PericlesHat/TACCO.
• Abstract（参考訳）: 組織化されたElectronic Health Records(EHR)データの増加により、さまざまな機械学習モデルの開発が可能となり、疾病リスクの予測が可能になった。 しかし、既存のリスク予測手法は、複雑な疾患の不均一性を見落とし、患者訪問や臨床概念のサブグループに関する潜在的な疾患のサブタイプをモデル化することができない。 本研究では,ERHデータのハイパーグラフモデリングに基づいて臨床概念と患者訪問のクラスターを共同で発見する新しいフレームワークであるTACCOを紹介する。 具体的には、特定の疾患のリスク予測タスクによってガイドできる、新しい自己監督型協調クラスタリングフレームワークを開発する。 さらに,テキスト埋め込みによるERHデータのハイパーグラフモデルを強化し,臨床概念のクラスタと患者訪問のアライメントを対照的な目的を通じて実施する。 MIMIC-IIIデータセットとエモリー内部CRADLEデータセットを用いて、表現型分類と心血管リスク予測の下流臨床課題に関する総合的な実験を行ったところ、従来のMLベースラインと比較して平均31.25%の性能改善が見られ、コクラスタリング機構のないバニラハイパーグラフモデルでは5.26%の改善が見られた。 深層モデル解析,クラスタリング結果解析,臨床ケーススタディは,TACCOが提供した改良されたユーティリティと洞察に富んだ解釈をさらに検証する。 コードはhttps://github.com/PericlesHat/TACCOで入手できる。

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