論文の概要: Unveiling Discrete Clues: Superior Healthcare Predictions for Rare Diseases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16373v1
- Date: Thu, 23 Jan 2025 03:08:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-29 16:42:02.570585
- Title: Unveiling Discrete Clues: Superior Healthcare Predictions for Rare Diseases
- Title（参考訳）: 離散曲線の解き放つ:重症心疾患の医療予測
- Authors: Chuang Zhao, Hui Tang, Jiheng Zhang, Xiaomeng Li,
- Abstract要約: UDCは、一貫性のあるテキスト知識とCOシグナルを橋渡しする、離散的な手がかりを明らかにする新しい方法である。
我々は、合成ドメインと混合ドメインのターゲットを利用して、デコード段階で高度なコントラスト的アプローチを開発する。
このアプローチは、テキスト知識とCO信号の間の双方向の監視を促進する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.711501507899072
- License:
- Abstract: Accurate healthcare prediction is essential for improving patient outcomes. Existing work primarily leverages advanced frameworks like attention or graph networks to capture the intricate collaborative (CO) signals in electronic health records. However, prediction for rare diseases remains challenging due to limited co-occurrence and inadequately tailored approaches. To address this issue, this paper proposes UDC, a novel method that unveils discrete clues to bridge consistent textual knowledge and CO signals within a unified semantic space, thereby enriching the representation semantics of rare diseases. Specifically, we focus on addressing two key sub-problems: (1) acquiring distinguishable discrete encodings for precise disease representation and (2) achieving semantic alignment between textual knowledge and the CO signals at the code level. For the first sub-problem, we refine the standard vector quantized process to include condition awareness. Additionally, we develop an advanced contrastive approach in the decoding stage, leveraging synthetic and mixed-domain targets as hard negatives to enrich the perceptibility of the reconstructed representation for downstream tasks. For the second sub-problem, we introduce a novel codebook update strategy using co-teacher distillation. This approach facilitates bidirectional supervision between textual knowledge and CO signals, thereby aligning semantically equivalent information in a shared discrete latent space. Extensive experiments on three datasets demonstrate our superiority.
- Abstract（参考訳）: 正確な医療予測は、患者の成果を改善するために不可欠である。
既存の作業は、主に注意やグラフネットワークのような高度なフレームワークを活用して、電子健康記録の複雑な協調(CO)信号をキャプチャする。
しかし, 稀な疾患の予測は, 同時発生が限定的であり, 整合性に乏しいため, 依然として困難である。
そこで本研究では,一貫した意味空間内に一貫したテキスト知識とCO信号をブリッジする離散的な手がかりを提示し,希少疾患の表現意味論を充実させる手法であるUDCを提案する。
具体的には,(1)正確な疾患表現のための識別可能な離散符号化の取得,(2)コードレベルでのテキスト知識とCO信号のセマンティックアライメントを実現することに焦点を当てた。
第1のサブプロブレムでは、条件認識を含む標準ベクトル量子化過程を洗練する。
さらに、デコード段階における高度なコントラスト的アプローチを開発し、合成ドメインと混合ドメインのターゲットをハードな負として活用し、下流タスクに対する再構成表現の認識性を高める。
第2のサブプロブレムでは,コティーチンガー蒸留を用いた新しいコードブック更新戦略を導入する。
このアプローチは、テキスト知識とCO信号間の双方向の監視を促進するため、共有された離散潜在空間において意味的に等価な情報を整合させる。
3つのデータセットに関する大規模な実験は、我々の優位性を示している。
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