Noggrannhet och tolkningsförmåga är två dominerande egenskaper hos framgångsrika prediktiva modeller. Vanligtvis måste ett val göras till förmån för komplexa svarta box modeller såsom återkommande neurala nätverk (RNN) för noggrannhet kontra mindre exakt men mer tolkningsbara traditionella modeller såsom logistisk regression. Denna kompromiss innebär utmaningar inom medicinen där både exakthet och tolkningsbarhet är viktiga. Vi tog itu med denna utmaning genom att utveckla REverse Time AttentIoN-modellen (RETAIN) för tillämpning på data från Electronic Health Records (EHR). RETAIN uppnår hög noggrannhet samtidigt som det förblir kliniskt tolkningsbart och är baserat på en två-nivå neural uppmärksamhet modell som upptäcker inflytelserika tidigare besök och betydande kliniska variabler inom dessa besök (t.ex. nyckeldiagnoser). RETAIN efterliknar läkares praktik genom att delta i EHR-data i omvänd tidsföljd så att nyligen genomförda kliniska besök sannolikt får högre uppmärksamhet. RETAIN testades på ett stort hälsosystem EHR dataset med 14 miljoner besök genomförda av 263K patienter under en 8-årsperiod och visade prediktiv noggrannhet och beräkningsskalbarhet jämförbar med state-of-the-art metoder som RNN, och lätt tolkningsbarhet jämförbar med traditionella modeller.
I REF utformades en tvånivå-uppmärksamhetsmodell för att upptäcka inflytelserika tidigare besök och betydande kliniska variabler för bättre förutsägelsenoggrannhet och tolkningsbarhet.
RETAIN: An Interpretable Predictive Model for Healthcare using Reverse Time Attention Mechanism
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}