DUGRA: Dual-Graph Representation Learning for Health Information Networks
Notice bibliographique
Résumé
With the rapidly growing volume and variety of Electronic Health Records (EHR) data, deep-learning models exhibit state-of-the-art performance for many predictive tasks in the health domain. To overcome the challenge of high dimensionality in EHR data, many representation learning methods have been proposed to learn low-dimensional diagnosis representations. Another challenge is how to effectively incorporate the domain knowledge, such as the International Classification of Diseases (ICD) medical ontology, into the learned embeddings. Albeit the medical ontology is a knowledge graph, none of the existing methods take advantage of Graph Neural Network (GNN), which has demonstrated its ability in other domains. The problem is that a GNN with multiple hidden layers, which are required to propagate information from the leaf of the medical ontology graph to the root, dilutes the differences among the nodes, degrading the quality of the learned embeddings. In this paper we introduce a densely connected graph derived from the original ontology graph to tackle the problem. Furthermore, to model the information in patient records, we construct a single co-occurrence graph based on the co-occurrence of diagnoses and a patient's diagnosis history. Experimental results show that the diagnosis embeddings learned from our model, DUal-GRAph Representation Learning (DUGRA), outperform the current state-of-the-art models in terms of diagnosis prediction accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».