論文の概要: Self-Explaining Hypergraph Neural Networks for Diagnosis Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10689v1
• Date: Sat, 15 Feb 2025 06:33:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:14:55.509429
• Title: Self-Explaining Hypergraph Neural Networks for Diagnosis Prediction
• Title（参考訳）: 診断予測のための自己説明型ハイパーグラフニューラルネットワーク
• Authors: Leisheng Yu, Yanxiao Cai, Minxing Zhang, Xia Hu,
• Abstract要約: 既存のディープラーニング診断予測モデルと本質的な解釈性は、過去の診断や病院訪問の度に注意重みを割り当てることが多い。 我々は、パーソナライズされた簡潔で忠実な説明を提供するように設計された、自己説明型ハイパーグラフニューラルネットワークモデルSHyを紹介する。 SHyは高次疾患の相互作用を捉え、パーソナライズされた説明として異なる時間的表現型を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.89562183034469
• License:
• Abstract: The burgeoning volume of electronic health records (EHRs) has enabled deep learning models to excel in predictive healthcare. However, for high-stakes applications such as diagnosis prediction, model interpretability remains paramount. Existing deep learning diagnosis prediction models with intrinsic interpretability often assign attention weights to every past diagnosis or hospital visit, providing explanations lacking flexibility and succinctness. In this paper, we introduce SHy, a self-explaining hypergraph neural network model, designed to offer personalized, concise and faithful explanations that allow for interventions from clinical experts. By modeling each patient as a unique hypergraph and employing a message-passing mechanism, SHy captures higher-order disease interactions and extracts distinct temporal phenotypes as personalized explanations. It also addresses the incompleteness of the EHR data by accounting for essential false negatives in the original diagnosis record. A qualitative case study and extensive quantitative evaluations on two real-world EHR datasets demonstrate the superior predictive performance and interpretability of SHy over existing state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)の急増により、ディープラーニングモデルは予測医療において優れたものになった。 しかし、診断予測などの高度な応用においては、モデル解釈可能性が最も重要である。 既存のディープラーニング診断予測モデルでは、本質的に解釈可能であるため、過去の診断や病院訪問の度に注意重みを割り当てることが多く、柔軟性や簡潔さに欠ける説明を提供する。 本稿では、臨床専門家の介入を可能にするパーソナライズされた簡潔で忠実な説明を提供することを目的として、自己説明型ハイパーグラフニューラルネットワークモデルSHyを紹介する。 各患者を独自のハイパーグラフとしてモデル化し、メッセージパッシング機構を用いて、SHyは高次疾患の相互作用を捉え、パーソナライズされた説明として異なる時間的表現型を抽出する。 また、原診断記録に必須の偽陰性を考慮することで、EHRデータの不完全性にも対処する。 2つの実世界のEHRデータセットに関する定性的なケーススタディと広範囲な定量的評価により、SHyの既存の最先端モデルよりも優れた予測性能と解釈性を示す。

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