Deep learning methods uppvisar lovande prestanda för prediktiv modellering inom hälso- och sjukvård, men två viktiga utmaningar kvarstår: • Data insuciency: Ofta inom hälso- och sjukvård prediktiv modellering, är provstorleken inte tillräcklig för att djupinlärning metoder för att uppnå tillfredsställande resultat. • Tolkning: De framställningar som inlärs genom djupinlärningsmetoder bör anpassas till medicinsk kunskap. För att ta itu med dessa utmaningar föreslår vi GRAF-baserad uppmärksamhetsmodell (GRAM) som kompletterar elektroniska patientjournaler (EHR) med hierarkisk information som är inneboende i medicinska ontologier. Baserat på datavolymen och ontologistrukturen representerar GRAM ett medicinskt begrepp som en kombination av dess förfäder inom ontologin via en uppmärksamhetsmekanism. Vi jämförde prediktiva prestanda (dvs. noggrannhet, databehov, tolkningsbarhet) av GRAM till olika metoder, inklusive det återkommande neurala nätverket (RNN) i två sekventiella diagnoser förutsägelser uppgifter och en hjärtsvikt förutsägelse uppgift. Jämfört med grundläggande RNN uppnådde Gram 10 % högre noggrannhet för att förutsäga sjukdomar som sällan observerats i träningsdata och 3 % förbättrad area under ROC-kurvan för att förutsäga hjärtsvikt med hjälp av en storleksordning mindre träningsdata. Till skillnad från andra metoder är de medicinska begreppsrepresentationer som Gram lärt sig dessutom väl anpassade till den medicinska ontologin. Slutligen uppvisar Gram intuitiva uppmärksamhetsbeteenden genom att adaptivt generalisera till koncept på högre nivå när data insuciency på lägre nivå begrepp.
En grafbaserad uppmärksamhetsmodell i kombination med RNN används i REF för att ta itu med problem med databrist genom att öka kunskapen från medicinsk ontologi.
GRAM: Graph-based Attention Model for Healthcare Representation Learning
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}