論文の概要: Dynamic Hypergraph-Enhanced Prediction of Sequential Medical Visits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07084v2
• Date: Mon, 19 Aug 2024 06:52:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 23:35:59.111021
• Title: Dynamic Hypergraph-Enhanced Prediction of Sequential Medical Visits
• Title（参考訳）: ダイナミックハイパーグラフによるシークエンシャル医療訪問の予測
• Authors: Wangying Yang, Zitao Zheng, Shi Bo, Zhizhong Wu, Bo Zhang, Yuanfang Yang,
• Abstract要約: 本研究では,電子カルテから将来の診断を精度良く予測する動的ハイパーグラフネットワーク(DHCE)モデルを提案する。 DHCEモデルは、患者の訪問履歴の中で急性および慢性疾患を識別・識別し、疾患間の複雑な高次相互作用をキャプチャする動的なハイパーグラフを構築することで、革新する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9622267160034885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study introduces a pioneering Dynamic Hypergraph Networks (DHCE) model designed to predict future medical diagnoses from electronic health records with enhanced accuracy. The DHCE model innovates by identifying and differentiating acute and chronic diseases within a patient's visit history, constructing dynamic hypergraphs that capture the complex, high-order interactions between diseases. It surpasses traditional recurrent neural networks and graph neural networks by effectively integrating clinical event data, reflected through medical language model-assisted encoding, into a robust patient representation. Through extensive experiments on two benchmark datasets, MIMIC-III and MIMIC-IV, the DHCE model exhibits superior performance, significantly outpacing established baseline models in the precision of sequential diagnosis prediction.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,電子カルテから将来の診断を精度良く予測する動的ハイパーグラフネットワーク(DHCE)モデルを提案する。 DHCEモデルは、患者の訪問履歴の中で急性および慢性疾患を識別・識別し、疾患間の複雑な高次相互作用をキャプチャする動的なハイパーグラフを構築することで、革新する。 医療用言語モデルによるエンコーディングを通じて反映される臨床イベントデータを、堅牢な患者表現に効果的に統合することで、従来のリカレントニューラルネットワークやグラフニューラルネットワークを超えている。 2つのベンチマークデータセット(MIMIC-IIIとMIMIC-IV)の広範な実験により、DHCEモデルは優れた性能を示し、逐次診断予測の精度において確立されたベースラインモデルを大幅に上回っている。

関連論文リスト

• Development and Comparative Analysis of Machine Learning Models for Hypoxemia Severity Triage in CBRNE Emergency Scenarios Using Physiological and Demographic Data from Medical-Grade Devices [0.0]
  グラディエントブースティングモデル(GBM)は、トレーニング速度、解釈可能性、信頼性の点で、シーケンシャルモデルを上回った。 タイムリーな介入のために5分間の予測ウィンドウが選択された。 本研究は、トリアージを改善し、アラーム疲労を軽減するMLの可能性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T23:24:28Z)
• Recent Advances in Predictive Modeling with Electronic Health Records [71.19967863320647]
  EHRデータを予測モデリングに利用すると、その特徴からいくつかの課題が生じる。 深層学習は、医療を含む様々な応用においてその優位性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T00:31:01Z)
• Graph data modelling for outcome prediction in oropharyngeal cancer patients [38.37247384790338]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、疾患の分類と予後予測のタスクにおいて、医療分野でますます人気が高まっている。 口腔咽頭癌(OPC)患者の2次予後予測のためのインダクティブ・ラーニング・セットアップで検討した患者ハイパーグラフ・ネットワーク(PHGN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T16:09:35Z)
• MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data Augmentation [58.93221876843639]
  本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。 トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。 ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:36:30Z)
• Clinical Deterioration Prediction in Brazilian Hospitals Based on Artificial Neural Networks and Tree Decision Models [56.93322937189087]
  超強化ニューラルネットワーク(XBNet)は臨床劣化(CD)を予測するために用いられる XGBoostモデルはブラジルの病院のデータからCDを予測する最良の結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T23:29:14Z)
• A multi-stage machine learning model on diagnosis of esophageal manometry [50.591267188664666]
  このフレームワークには、飲み込みレベルにおけるディープラーニングモデルと、学習レベルにおける機能ベースの機械学習モデルが含まれている。 これは、生のマルチスワローデータからHRM研究のCC診断を自動的に予測する最初の人工知能モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T20:09:23Z)
• Neural Pharmacodynamic State Space Modeling [1.589915930948668]
  本研究では,治療が疾患状態に与える影響を物理にインスパイアした,新たな注意に基づくニューラルアーキテクチャを活用した深層生成モデルを提案する。 提案モデルでは, 一般化が大幅に改善され, 実世界の臨床データから, 癌進展のダイナミクスに関する解釈可能な知見が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-22T17:51:11Z)
• Deep Learning with Heterogeneous Graph Embeddings for Mortality Prediction from Electronic Health Records [2.2859570135269625]
  我々は、電子健康記録データ上に不均一グラフモデル(HGM)をトレーニングし、結果の埋め込みベクトルをコナールニューラルネットワーク(CNN)モデルに追加情報として使用して、院内死亡率を予測する。 CNNモデルにHGMを追加すると、死亡予測精度が最大4%向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-28T02:27:09Z)
• Bidirectional Representation Learning from Transformers using Multimodal Electronic Health Record Data to Predict Depression [11.1492931066686]
  うつ病の予測のために,ERHシーケンス上で双方向の表現学習を行うための時間的深層学習モデルを提案する。 このモデルでは, 曲線(PRAUC)下において, 最良ベースラインモデルと比較して, 抑うつ予測において0.70から0.76まで, 精度・リコール面積の最大値が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-26T17:56:37Z)
• Predicting Clinical Diagnosis from Patients Electronic Health Records Using BERT-based Neural Networks [62.9447303059342]
  医療コミュニティにおけるこの問題の重要性を示す。 本稿では,変換器 (BERT) モデルによる2方向表現の分類順序の変更について述べる。 約400万人のユニークな患者訪問からなる、大規模なロシアのEHRデータセットを使用します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-15T09:22:55Z)
• Learning Dynamic and Personalized Comorbidity Networks from Event Data using Deep Diffusion Processes [102.02672176520382]
  コンコルビンド病は、個人によって異なる複雑な時間的パターンを通じて発生し進行する。 電子的な健康記録では、患者が持つ異なる疾患を観察できるが、それぞれの共死状態の時間的関係を推測できるだけである。 我々は「ダイナミック・コオービディティ・ネットワーク」をモデル化するための深層拡散プロセスを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-08T15:47:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。