Health information network representation learning
Notice bibliographique
Résumé
With the rapidly growing volume 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 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 thesis, we introduce a densely connected graph derived from the original ontology graph to tackle His inspiration for the direction of the research and his tutoring on the logic flow, academic writing, notation, and grammar were indispensable to the completion of this paper.Second, I would like to thank Dr. Reihaneh Rabbany for her careful review and valuable suggestions, which have greatly helped me enhance this thesis.Also, I would like to
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».