Embedding Electronic Health Records for Clinical Information Retrieval

[namakemono]

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論文リンク	https://arxiv.org/abs/1811.05402v1
著者	Xing Wei, Carsten Eickhoff
投稿日時	2018-11-13
コード

概要

最近、ニューラルネットワーク表現学習フレームワークは、レントゲン写真の解釈からデータ駆動型診断を経て臨床意思決定支援までの幅広いタスクに非常に効果的であることが示されています。多くの場合、この優れたパフォーマンスは、特定の機関やシナリオでは満たすことができない、大幅に増加したトレーニングデータ要件を犠牲にしています。このようなデータの希薄化効果に対抗する手段として、遠隔監視は、関連する、リソースが豊富な、トレーニングのためのタスクに頼ることによって、希少なインドメインデータの必要性を軽減します。 本研究では、よく知られているMIMIC-IIIコレクション（豊富なリソース）についての遠い監督を通じて、個々の患者（利用可能なリソースはほとんどない）に関連文献を推奨するエンドツーエンドの神経臨床意思決定支援システムを提示する。我々の実験は、伝統的な統計的モデルおよび純粋に局所的に管理された検索モデルよりも検索効率における有意な改善を示す。