論文の概要: Incorporating Metabolic Information into LLMs for Anomaly Detection in Clinical Time-Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12830v2
• Date: Sat, 19 Oct 2024 20:18:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:13:58.997387
• Title: Incorporating Metabolic Information into LLMs for Anomaly Detection in Clinical Time-Series
• Title（参考訳）: 臨床時間帯における異常検出のためのLLMへの代謝情報の導入
• Authors: Maxx Richard Rahman, Ruoxuan Liu, Wolfgang Maass,
• Abstract要約: 本稿では, 生体試料の構造と時間的変化をよりよく把握するために, 代謝経路に関する情報を統合する, 代謝経路駆動型プロンプト法(MPP)を提案する。 本手法をスポーツにおけるドーピング検出に適用し,ステロイド代謝に着目し,スポーツ選手の実世界データを用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4779196219827506
• License:
• Abstract: Anomaly detection in clinical time-series holds significant potential in identifying suspicious patterns in different biological parameters. In this paper, we propose a targeted method that incorporates the clinical domain knowledge into LLMs to improve their ability to detect anomalies. We introduce the Metabolism Pathway-driven Prompting (MPP) method, which integrates the information about metabolic pathways to better capture the structural and temporal changes in biological samples. We applied our method for doping detection in sports, focusing on steroid metabolism, and evaluated using real-world data from athletes. The results show that our method improves anomaly detection performance by leveraging metabolic context, providing a more nuanced and accurate prediction of suspicious samples in athletes' profiles.
• Abstract（参考訳）: 臨床時系列における異常検出は、異なる生物学的パラメーターにおける疑わしいパターンの同定に有意な可能性を秘めている。 本稿では,臨床領域の知識をLCMに組み込んで,異常検出能力を向上させる手法を提案する。 本稿では, 生体試料の構造と時間的変化をよりよく把握するために, 代謝経路に関する情報を統合する, 代謝経路駆動型プロンプト法(MPP)を提案する。 本手法をスポーツにおけるドーピング検出に適用し,ステロイド代謝に着目し,スポーツ選手の実世界データを用いて評価した。 その結果, メタボリックコンテキストを活用することで異常検出性能が向上し, スポーツ選手のプロフィールにおける不審なサンプルのよりニュアンスで正確な予測が可能となった。

関連論文リスト

• STIED: A deep learning model for the SpatioTemporal detection of focal Interictal Epileptiform Discharges with MEG [0.08030359871216612]
  脳磁図(MEG)を用いたてんかん間葉状放電(IED)の非侵襲的検出 深層学習(DL)は臨床MEGの実践に革命をもたらす可能性がある。 我々は,2つの畳み込みニューラルネットワークと時間的(1次元時間軸)および空間的(2次元トポグラフィー)特徴を組み合わせた,強力で教師付きなDLアルゴリズムであるSTIEDを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T18:41:22Z)
• Explainable Biomedical Hypothesis Generation via Retrieval Augmented Generation enabled Large Language Models [46.05020842978823]
  大規模言語モデル(LLM)はこの複雑なデータランドスケープをナビゲートする強力なツールとして登場した。 RAGGEDは、知識統合と仮説生成を伴う研究者を支援するために設計された包括的なワークフローである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T07:44:18Z)
• Detecting and clustering swallow events in esophageal long-term high-resolution manometry [48.688209040613216]
  深達度学習に基づく飲み込み検出法を提案し, 二次性非解離性食道運動障害を正確に同定する。 われわれは,25 LTHRMで計算パイプラインを評価し,医療専門家の注意を喚起した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T09:41:31Z)
• Multi-View Variational Autoencoder for Missing Value Imputation in Untargeted Metabolomics [17.563099908890013]
  本稿では,WGSデータと参照代謝産物の情報を利用して未知の代謝産物をインプットする新しい手法を提案する。 両オミクスデータの潜伏表現を学習することにより,欠落したメタボロミクス値を効果的にインプットすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T02:34:56Z)
• A marker-less human motion analysis system for motion-based biomarker discovery in knee disorders [60.99112047564336]
  NHSは低リスクの全ての患者に会うのが難しくなっているが、これはOA患者に限らない。 膝関節疾患の診断と治療経過のモニタリングのためのバイオマーカー自動同定法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-26T16:47:42Z)
• Artificial-intelligence-based molecular classification of diffuse gliomas using rapid, label-free optical imaging [59.79875531898648]
  DeepGliomaは人工知能に基づく診断スクリーニングシステムである。 ディープグリオーマは、世界保健機関が成人型びまん性グリオーマ分類を定義するために使用する分子変化を予測することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T18:50:18Z)
• Functional Integrative Bayesian Analysis of High-dimensional Multiplatform Genomic Data [0.8029049649310213]
  我々は高次元多プラットフォームゲノミクスデータ(fiBAG)の関数積分ベイズ解析というフレームワークを提案する。 fiBAGは、プロテオゲノムバイオマーカーの上流での機能的証拠の同時同定を可能にする。 本研究は,14種類のがんのパン・カンサー解析を用いて,fiBAGの収益性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T03:31:45Z)
• MIA-Prognosis: A Deep Learning Framework to Predict Therapy Response [58.0291320452122]
  本稿では,患者の予後と治療反応を予測するための統合型深層学習手法を提案する。 我々は,マルチモーダル非同期時系列分類タスクとして,確率モデリングを定式化する。 我々の予測モデルは、長期生存の観点から、低リスク、高リスクの患者をさらに階層化する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T15:30:17Z)
• Trajectories, bifurcations and pseudotime in large clinical datasets: applications to myocardial infarction and diabetes data [94.37521840642141]
  混合データ型と欠落値を特徴とする大規模臨床データセット分析のための半教師付き方法論を提案する。 この手法は、次元の減少、データの可視化、クラスタリング、特徴の選択と、部分的に順序付けられた観測列における測地距離(擬時)の定量化のタスクを同時に扱うことのできる弾性主グラフの適用に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T21:04:55Z)

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。