論文の概要: LabTOP: A Unified Model for Lab Test Outcome Prediction on Electronic Health Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14259v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 04:55:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 17:44:22.549386
• Title: LabTOP: A Unified Model for Lab Test Outcome Prediction on Electronic Health Records
• Title（参考訳）: LabTOP: 電子カルテにおける実験結果予測の統一モデル
• Authors: Sujeong Im, Jungwoo Oh, Edward Choi,
• Abstract要約: 本稿では,EHRデータに基づく言語モデリング手法を活用し,実験結果を予測する統一モデルであるLabTOPを提案する。 公開されている3つのEHRデータセット上でLabTOPを評価し、既存の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.623090402086692
• License:
• Abstract: Lab tests are fundamental for diagnosing diseases and monitoring patient conditions. However, frequent testing can be burdensome for patients, and test results may not always be immediately available. To address these challenges, we propose LabTOP, a unified model that predicts lab test outcomes by leveraging a language modeling approach on EHR data. Unlike conventional methods that estimate only a subset of lab tests or classify discrete value ranges, LabTOP performs continuous numerical predictions for a diverse range of lab items. We evaluate LabTOP on three publicly available EHR datasets and demonstrate that it outperforms existing methods, including traditional machine learning models and state-of-the-art large language models. We also conduct extensive ablation studies to confirm the effectiveness of our design choices. We believe that LabTOP will serve as an accurate and generalizable framework for lab test outcome prediction, with potential applications in clinical decision support and early detection of critical conditions.
• Abstract（参考訳）: ラボテストは、疾患の診断と患者の状態のモニタリングに基本である。 しかし、頻繁な検査は患者にとって負担になりがちであり、検査結果がすぐに手に入るとは限らない。 これらの課題に対処するため,EHRデータに言語モデリングアプローチを活用することで実験結果を予測する統一モデルであるLabTOPを提案する。 実験室テストのサブセットのみを推定したり、離散値範囲を分類する従来の手法とは異なり、LabTOPは様々な実験室の項目に対して連続的な数値予測を行う。 公開されている3つのEHRデータセット上でLabTOPを評価し、従来の機械学習モデルや最先端の大規模言語モデルなど、既存の手法よりも優れていることを示す。 また、設計選択の有効性を確認するため、広範囲にわたるアブレーション研究も行っています。 LabTOPは臨床検査結果予測のための正確で一般化可能なフレームワークとして機能し,臨床診断支援や早期診断に応用できると考えている。

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