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/2407.08442v2
• Date: Tue, 04 Feb 2025 00:12:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:55:32.452250
• 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: アーキテクチャとフレームワークのバイアスがモデルのパフォーマンスにどのように影響するかを示します。 実験では、プリプロセッシングと実装の選択に基づいて、最大20%の性能変化を示す。 我々は,現在の深層計算法と医療要件の相違点を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.547981908229007
• License:
• Abstract: We present a comprehensive analysis of deep learning approaches for Electronic Health Record (EHR) time-series imputation, examining how architectural and framework biases combine to influence model performance. Our investigation reveals varying capabilities of deep imputers in capturing complex spatiotemporal dependencies within EHRs, and that model effectiveness depends on how its combined biases align with medical time-series characteristics. Our experimental evaluation challenges common assumptions about model complexity, demonstrating that larger models do not necessarily improve performance. Rather, carefully designed architectures can better capture the complex patterns inherent in clinical data. The study highlights the need for imputation approaches that prioritise clinically meaningful data reconstruction over statistical accuracy. Our experiments show imputation performance variations of up to 20\% based on preprocessing and implementation choices, emphasising the need for standardised benchmarking methodologies. Finally, we identify critical gaps between current deep imputation methods and medical requirements, highlighting the importance of integrating clinical insights to achieve more reliable imputation approaches for healthcare applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Electronic Health Record (EHR) の時系列計算におけるディープラーニング手法の包括的分析を行い,アーキテクチャとフレームワークのバイアスがモデル性能に与える影響について検討する。 本研究は, EHR内の複雑な時空間依存性を捕捉する深層インデューサの諸機能を明らかにし, モデルの有効性は, 複合バイアスが医療時系列特性とどのように一致しているかに依存することを示した。 我々の実験的な評価は、モデル複雑性に関する一般的な仮定に挑戦し、より大きなモデルが必ずしも性能を向上しないことを示す。 むしろ、慎重に設計されたアーキテクチャは、臨床データに固有の複雑なパターンをよりよく捉えることができる。 この研究は、統計的精度よりも臨床的に有意なデータ再構成を優先する計算方法の必要性を強調した。 本実験では,プリプロセッシングと実装選択に基づいて,最大20 %のイン計算性能のばらつきを示し,標準化されたベンチマーク手法の必要性を強調した。 最後に,現在の深層灌流法と医療要件の間に重要なギャップを見いだし,医療応用の信頼性を高めるために臨床知見を統合することの重要性を強調した。

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