論文の概要: Temporally Detailed Hypergraph Neural ODEs for Type 2 Diabetes Progression Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17211v1
• Date: Mon, 20 Oct 2025 06:54:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.338517
• Title: Temporally Detailed Hypergraph Neural ODEs for Type 2 Diabetes Progression Modeling
• Title（参考訳）: 2型糖尿病進行モデルのための時間的詳細ハイパーグラフニューラルネットワーク
• Authors: Tingsong Xiao, Yao An Lee, Zelin Xu, Yupu Zhang, Zibo Liu, Yu Huang, Jiang Bian, Serena Jingchuan Guo, Zhe Jiang,
• Abstract要約: 疾患進行モデリングは、患者の合併症が時間とともにどのように悪化するかを特徴づけ、予測することを目的としている。 この問題は、進行パターンの継続的な時間的ダイナミクスを学ぶ必要があるため、難しい。 既存の機械的およびデータ駆動の手法は、現実世界のデータから学ぶ適応性を欠いているか、進行軌道上の複雑な連続時間ダイナミクスを捉えていないかのいずれかである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.111509829509243
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Disease progression modeling aims to characterize and predict how a patient's disease complications worsen over time based on longitudinal electronic health records (EHRs). Accurate modeling of disease progression, such as type 2 diabetes, can enhance patient sub-phenotyping and inform effective and timely interventions. However, the problem is challenging due to the need to learn continuous-time dynamics of progression patterns based on irregular-time event samples and patient heterogeneity (\eg different progression rates and pathways). Existing mechanistic and data-driven methods either lack adaptability to learn from real-world data or fail to capture complex continuous-time dynamics on progression trajectories. To address these limitations, we propose Temporally Detailed Hypergraph Neural Ordinary Differential Equation (TD-HNODE), which represents disease progression on clinically recognized trajectories as a temporally detailed hypergraph and learns the continuous-time progression dynamics via a neural ODE framework. TD-HNODE contains a learnable TD-Hypergraph Laplacian that captures the interdependency of disease complication markers within both intra- and inter-progression trajectories. Experiments on two real-world clinical datasets demonstrate that TD-HNODE outperforms multiple baselines in modeling the progression of type 2 diabetes and related cardiovascular diseases.
• Abstract（参考訳）: 疾患進行モデリングは、患者の病気の合併症が時間とともにどのように悪化するかを、縦断的な電子健康記録(EHR)に基づいて特徴づけ、予測することを目的としている。 2型糖尿病などの疾患進行の正確なモデリングは、患者のサブフェノタイピングを強化し、効果的でタイムリーな介入を通知することができる。 しかし、不規則な時間イベントサンプルと患者不均一性(進行速度と経路の異なる)に基づいて進行パターンの連続的時間ダイナミクスを学ぶ必要があるため、この問題は困難である。 既存の機械的およびデータ駆動の手法は、現実世界のデータから学ぶ適応性を欠いているか、進行軌道上の複雑な連続時間ダイナミクスを捉えていないかのいずれかである。 これらの制約に対処するために,臨床に認識されたトラジェクトリの病的進行を時間的に詳細なハイパーグラフとして表現し,ニューラルODEフレームワークを介して連続的な進行動態を学習するTD-HNODE(Temporally Detailed Hypergraph Neural Ordinary Differential Equation)を提案する。 TD-HNODEは学習可能なTD-Hypergraph Laplacianを含み、プログレッション内およびプログレッション間の両方の軌跡における疾患合併症マーカーの相互依存性をキャプチャする。 TD-HNODEは2型糖尿病と関連する心血管疾患の進行をモデル化する上で、複数のベースラインより優れていることが実証された。

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