論文の概要: ACES: Automatic Cohort Extraction System for Event-Stream Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19653v1
• Date: Fri, 28 Jun 2024 04:48:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 17:50:12.893729
• Title: ACES: Automatic Cohort Extraction System for Event-Stream Datasets
• Title（参考訳）: ACES:イベントストリームデータセットの自動コホート抽出システム
• Authors: Justin Xu, Jack Gallifant, Alistair E. W. Johnson, Matthew B. A. McDermott,
• Abstract要約: 医療における機械学習(ML)において、再現性は依然として重要な課題である。 イベントストリームデータセットの自動コホート抽出システム(ACES)について紹介する。 ACESは、(1)データセット固有の概念と、データセットに依存しない包含/排除基準の両方を定義するための、非常に直感的で表現力豊かな構成言語を提供し、(2)患者記録を自動的に抽出するパイプラインを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9338569571933975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reproducibility remains a significant challenge in machine learning (ML) for healthcare. In this field, datasets, model pipelines, and even task/cohort definitions are often private, leading to a significant barrier in sharing, iterating, and understanding ML results on electronic health record (EHR) datasets. In this paper, we address a significant part of this problem by introducing the Automatic Cohort Extraction System for Event-Stream Datasets (ACES). This tool is designed to simultaneously simplify the development of task/cohorts for ML in healthcare and enable the reproduction of these cohorts, both at an exact level for single datasets and at a conceptual level across datasets. To accomplish this, ACES provides (1) a highly intuitive and expressive configuration language for defining both dataset-specific concepts and dataset-agnostic inclusion/exclusion criteria, and (2) a pipeline to automatically extract patient records that meet these defined criteria from real-world data. ACES can be automatically applied to any dataset in either the Medical Event Data Standard (MEDS) or EventStreamGPT (ESGPT) formats, or to *any* dataset for which the necessary task-specific predicates can be extracted in an event-stream form. ACES has the potential to significantly lower the barrier to entry for defining ML tasks, redefine the way researchers interact with EHR datasets, and significantly improve the state of reproducibility for ML studies in this modality. ACES is available at https://github.com/justin13601/aces.
• Abstract（参考訳）: 医療における機械学習(ML)において、再現性は依然として重要な課題である。 この分野では、データセット、モデルパイプライン、タスク/コホート定義さえもプライベートであり、電子健康記録(EHR)データセット上でのML結果の共有、イテレーション、理解において大きな障壁となる。 本稿では,イベントストリームデータセットの自動コホート抽出システム(ACES)を導入することで,この問題に対処する。 このツールは、医療におけるMLのタスク/コホートの開発を同時に単純化し、単一のデータセットの正確なレベルとデータセット間の概念レベルの両方において、これらのコホートを再現可能にするように設計されている。 これを実現するために、(1)データセット固有の概念とデータセットに依存しない包含/排他的基準の両方を定義するための、非常に直感的で表現力豊かな構成言語、(2)現実世界のデータから、これらの定義された基準を満たす患者の記録を自動的に抽出するパイプラインを提供する。 ACESは、医療イベントデータ標準(MEDS)またはイベントStreamGPT(ESGPT)フォーマットの任意のデータセットや、必要なタスク固有の述語をイベントストリーム形式で抽出可能な*any*データセットに自動的に適用される。 ACESは、MLタスク定義の参入障壁を著しく低くし、研究者がEHRデータセットと対話する方法を再定義し、このモダリティにおけるML研究の再現可能性の状態を著しく改善する可能性がある。 ACESはhttps://github.com/justin13601/acesで入手できる。

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