論文の概要: How Deep is your Guess? A Fresh Perspective on Deep Learning for Medical Time-Series Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08442v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 12:33:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 17:39:27.528790
• Title: How Deep is your Guess? A Fresh Perspective on Deep Learning for Medical Time-Series Imputation
• Title（参考訳）: 指導の深さはどれくらいか? : 医学的時系列インプットのための深層学習の新たな展望
• Authors: Linglong Qian, Tao Wang, Jun Wang, Hugh Logan Ellis, Robin Mitra, Richard Dobson, Zina Ibrahim,
• Abstract要約: 深層学習を用いた時系列計算のための新しい分類フレームワークを提案する。 文献における概念的ギャップと既存のレビューを識別することにより、ニューラル・インパテーション・フレームワークの帰納的バイアスに基づく分類法を考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.547981908229007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel classification framework for time-series imputation using deep learning, with a particular focus on clinical data. By identifying conceptual gaps in the literature and existing reviews, we devise a taxonomy grounded on the inductive bias of neural imputation frameworks, resulting in a classification of existing deep imputation strategies based on their suitability for specific imputation scenarios and data-specific properties. Our review further examines the existing methodologies employed to benchmark deep imputation models, evaluating their effectiveness in capturing the missingness scenarios found in clinical data and emphasising the importance of reconciling mathematical abstraction with clinical insights. Our classification aims to serve as a guide for researchers to facilitate the selection of appropriate deep learning imputation techniques tailored to their specific clinical data. Our novel perspective also highlights the significance of bridging the gap between computational methodologies and medical insights to achieve clinically sound imputation models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,深層学習を用いた時系列計算のための新しい分類フレームワークについて紹介する。 文献における概念的ギャップと既存のレビューを識別することにより、ニューラル・インキュベーション・フレームワークの帰納的バイアスに基づく分類法を考案し、特定のインキュベーション・シナリオやデータ固有の特性に対して適合性に基づいて既存のディープ・インキュベーション・ストラテジーを分類する。 本研究は, 深層計算モデルのベンチマークに用いられている既存の手法について検討し, 臨床データの欠落シナリオを捉える上での有効性を検証し, 数学的抽象化を臨床的知見と整合させることの重要性を強調した。 本分類は,特定の臨床データに適合した適切な深層学習計算技術の選択を容易にするためのガイドとなることを目的としている。 我々の新しい視点は、臨床的に健全な計算モデルを達成するために、計算方法論と医学的洞察のギャップを埋めることの重要性も強調している。

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