本論文では、医療時系列データに対するイベントベースの対照学習(EBCL)手法を提案している。EBCL は、患者の重要な医療イベントを中心とした時系列データの対照学習を行うことで、患者の予後予測モデルの性能を向上させることができる。
具体的には、以下のような特徴がある:
患者の重要な医療イベント(入院など)を中心とした時系列データを用いて、対照学習を行う。これにより、イベント周辺の時系列パターンを効果的にエンコードできる。
心不全患者データと MIMIC-IV ICU患者データを用いて評価を行った結果、EBCL は他の手法と比べて、予後予測タスクの性能が優れていることを示した。
EBCL によって得られた埋め込み表現は、患者のサブタイプ分類などにも有効であることが示された。
イベントの定義や、イベント周辺のデータ使用の仕方が、EBCL の性能に大きな影響を与えることが明らかになった。
以上のように、EBCL は医療時系列データの特性を活かした対照学習手法であり、患者の予後予測や疾患サブタイプ分類などの重要な医療課題の解決に貢献できる可能性がある。
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by Hyewon Jeong... ที่ arxiv.org 04-22-2024
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