論文の概要: Medical Applications of Graph Convolutional Networks Using Electronic Health Records: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09781v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 21:30:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 19:47:35.558604
• Title: Medical Applications of Graph Convolutional Networks Using Electronic Health Records: A Survey
• Title（参考訳）: 電子カルテを用いたグラフ畳み込みネットワークの医療応用:調査
• Authors: Garrik Hoyt, Noyonica Chatterjee, Fortunato Battaglia, Paramita Basu,
• Abstract要約: Graph Convolutional Networks (GCNs)は、Electronic Health Records (EHRs)における機械学習への有望なアプローチとして登場した。 GCNは複雑な関係を捉え、医学的な意思決定を支援する意味のある洞察を抽出することができる。 この調査は、GCNをEHRデータに適用する現在の研究の概要を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Convolutional Networks (GCNs) have emerged as a promising approach to machine learning on Electronic Health Records (EHRs). By constructing a graph representation of patient data and performing convolutions on neighborhoods of nodes, GCNs can capture complex relationships and extract meaningful insights to support medical decision making. This survey provides an overview of the current research in applying GCNs to EHR data. We identify the key medical domains and prediction tasks where these models are being utilized, common benchmark datasets, and architectural patterns to provide a comprehensive survey of this field. While this is a nascent area of research, GCNs demonstrate strong potential to leverage the complex information hidden in EHRs. Challenges and opportunities for future work are also discussed.
• Abstract（参考訳）: Graph Convolutional Networks (GCNs) は、Electronic Health Records (EHRs) 上での機械学習への有望なアプローチとして登場した。 患者データのグラフ表現を構築し、ノードの近傍で畳み込みを行うことにより、GCNは複雑な関係を捉え、医学的な意思決定を支援する意味のある洞察を抽出することができる。 この調査は、GCNをEHRデータに適用する現在の研究の概要を提供する。 我々は、これらのモデルが使われている重要な医療領域と予測タスク、一般的なベンチマークデータセット、アーキテクチャパターンを特定し、この分野の包括的な調査を提供する。 これは初期の研究分野であるが、GCNはEHRに隠された複雑な情報を活用する強力な可能性を示している。 今後の仕事への挑戦や機会についても論じる。

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