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J-GLOBAL ID：202202250084359160   整理番号：22A0980167

トピックスを超えて:イベントシーケンスからの潜在的健康管理目的の発見【JST・京大機械翻訳】

Beyond Topics: Discovering Latent Healthcare Objectives from Event Sequences

著者 (5件)： Caruana Adrian (Australian Artificial Intelligence Institute, Faculty of Engineering and IT, University of Technology Sydney, Sydney, Australia) ,  Bandara Madhushi (Australian Artificial Intelligence Institute, Faculty of Engineering and IT, University of Technology Sydney, Sydney, Australia) ,  Catchpoole Daniel (Australian Artificial Intelligence Institute, Faculty of Engineering and IT, University of Technology Sydney, Sydney, Australia) ,  Catchpoole Daniel (Biospecimen Research Services, The Children’s Cancer Research Unit, The Children’s Hospital at Westmead, Westmead, NSW, Australia) ,  Kennedy Paul J. (Australian Artificial Intelligence Institute, Faculty of Engineering and IT, University of Technology Sydney, Sydney, Australia)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13151  ページ： 368-380  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 臨床プロトコルと患者経路の有意義な理解は,ヘルスケア結果の改善を助ける。電子健康記録(EHR)は,医療管理を強化するのに使用される実世界治療行動を反映するが,課題を提示する。プロトコルと経路は,しばしば緩やかに定義され,EHRでしばしば記録されない要素で,増強を複雑にする。この課題を解決するため,医療管理活動に関連する健康管理目的を,潜在的トピックとしてEHRにおいて間接的に観察できる。Latent Dirichlet Allocation(LDA)のようなトピックモデルを用いて,EHRデータの潜在パターンを同定した。しかし,それらはEHR配列の規則的性質を調べず,単離における個々の事象を評価する。著者らの新しい方法,カテゴリー配列エンコーダ(CaSE)はこれらの欠点を扱う。EHRの逐次性質はCaSEのイベントレベル表現により捕捉され,潜在的ヘルスケア目的を明らかにした。合成EHR配列において,CaSEは,ヘルスケア目的の同定において,37%までLDAを凌駕する。実世界のMIMIC-IIIデータセットにおいて,CaSEはプロトコルと経路開発を批判的に強化できる意味のある表現を同定する。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 符号器 ,  *健康管理 ,  患者 ,  プロトコル ,  単離 ,  電子カルテ
準シソーラス用語： 臨床試験プロトコル ,  医療行為 ,  トピックモデル ,  医療管理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： トピックモデリング ,  健康管理 ,  健康管理表現 ,  シーケンス符号化 ,  電子健康記録

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： イベント ,  シーケンス ,  健康管理 ,  発見