論文の概要: Synthesizing Multimodal Electronic Health Records via Predictive Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13942v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 02:20:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 17:36:50.153124
• Title: Synthesizing Multimodal Electronic Health Records via Predictive Diffusion Models
• Title（参考訳）: 予測拡散モデルによるマルチモーダル電子健康記録の合成
• Authors: Yuan Zhong, Xiaochen Wang, Jiaqi Wang, Xiaokun Zhang, Yaqing Wang, Mengdi Huai, Cao Xiao, Fenglong Ma,
• Abstract要約: EHRPDと呼ばれる新しいEHRデータ生成モデルを提案する。 時間間隔推定を組み込んだ拡散モデルである。 我々は2つの公開データセットで実験を行い、忠実さ、プライバシー、実用性の観点からEPHPDを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.06149482021071
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Synthesizing electronic health records (EHR) data has become a preferred strategy to address data scarcity, improve data quality, and model fairness in healthcare. However, existing approaches for EHR data generation predominantly rely on state-of-the-art generative techniques like generative adversarial networks, variational autoencoders, and language models. These methods typically replicate input visits, resulting in inadequate modeling of temporal dependencies between visits and overlooking the generation of time information, a crucial element in EHR data. Moreover, their ability to learn visit representations is limited due to simple linear mapping functions, thus compromising generation quality. To address these limitations, we propose a novel EHR data generation model called EHRPD. It is a diffusion-based model designed to predict the next visit based on the current one while also incorporating time interval estimation. To enhance generation quality and diversity, we introduce a novel time-aware visit embedding module and a pioneering predictive denoising diffusion probabilistic model (PDDPM). Additionally, we devise a predictive U-Net (PU-Net) to optimize P-DDPM.We conduct experiments on two public datasets and evaluate EHRPD from fidelity, privacy, and utility perspectives. The experimental results demonstrate the efficacy and utility of the proposed EHRPD in addressing the aforementioned limitations and advancing EHR data generation.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)データの合成は、データの不足に対処し、データ品質を改善し、医療の公平性をモデル化する戦略として好まれている。 しかし、既存のEHRデータ生成のアプローチは、主に、生成逆数ネットワーク、変分オートエンコーダ、言語モデルのような最先端の生成技術に依存している。 これらの手法は典型的には、入力訪問を複製し、訪問者間の時間的依存関係のモデリングが不十分になり、EHRデータにおいて重要な要素である時間情報の生成を見渡すことになる。 さらに、単純な線形写像関数により、訪問表現の学習能力が制限され、生成品質が向上する。 これらの制約に対処するため,我々はERHPDと呼ばれる新しいEHRデータ生成モデルを提案する。 時間間隔推定を組み込んだ拡散モデルである。 生成品質と多様性を向上させるため,新しい時間認識型ビジター埋め込みモジュールと先駆的予測型拡散確率モデル(PDDPM)を導入する。 さらに、P-DDPMを最適化するために予測U-Net(PU-Net)を考案し、2つの公開データセットで実験を行い、忠実さ、プライバシ、ユーティリティの観点からEPHPDを評価する。 実験結果から, 上記の制限に対処し, EHRデータ生成を推し進める上で, 提案した EHRPD の有効性と有効性を示す。

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