a Graph Neural Network Modelling as a potentially effective Method for…
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● 논문제목: a Graph Neural Network Modelling as a potentially effective Method for predicting and analyzing Procedures based on Patient Diagnoses
● 논문내용 요약:
환자 관리의 quality를 높임과 동시에, 환자 관리의 용이성, 그리고 의료인들의 성과를 개선하기 위해
EHR 정보를 활용하여, 그래프 기반 클러스터링을 통해, 환자들의 특정 질병에 대한 medical procedure을 예측하는 방법론을 제안한 논문입니다.
● 논문의 시사점:
본 논문에서는 기존 AI/ML 기법으로는 환자들의 특성을 고려해서 TK (medical procedure)를 예측하는 것이 어려운데, 그래프 기반 클러스터링 방법을 제안하였고, 이를 통해 특정 질병에 대한 환자들의 경우, 환자 관리가 보다 용이함을 주장하였으며, EHR의 정보들을 학습에 활용하기 위해서는 데이터의 소실을 줄이면서 차원을 줄이는 것이 중요한데, 본 논문에서는 gender와 age로 임베딩을 하여 차원 축소를 하는 등, EHR을 학습 데이터로 사용을 할 때에 차원 축소에 많은 노력을 기했음을 알 수 있었습니다.
감사합니다.
김채윤 드림.
ᐧ
● 논문내용 요약:
환자 관리의 quality를 높임과 동시에, 환자 관리의 용이성, 그리고 의료인들의 성과를 개선하기 위해
EHR 정보를 활용하여, 그래프 기반 클러스터링을 통해, 환자들의 특정 질병에 대한 medical procedure을 예측하는 방법론을 제안한 논문입니다.
● 논문의 시사점:
본 논문에서는 기존 AI/ML 기법으로는 환자들의 특성을 고려해서 TK (medical procedure)를 예측하는 것이 어려운데, 그래프 기반 클러스터링 방법을 제안하였고, 이를 통해 특정 질병에 대한 환자들의 경우, 환자 관리가 보다 용이함을 주장하였으며, EHR의 정보들을 학습에 활용하기 위해서는 데이터의 소실을 줄이면서 차원을 줄이는 것이 중요한데, 본 논문에서는 gender와 age로 임베딩을 하여 차원 축소를 하는 등, EHR을 학습 데이터로 사용을 할 때에 차원 축소에 많은 노력을 기했음을 알 수 있었습니다.
감사합니다.
김채윤 드림.
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첨부파일
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0802_병리학_김채윤.pptx (2.0M)
DATE : 2022-08-02 14:17:33 -
a Graph Neural Network Modelling as a potentially effective Method for predicting and analyzing Procedures based on Patient Diagnoses.pdf (924.4K)
DATE : 2022-08-02 14:17:33
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댓글목록
강민정님의 댓글
강민정 작성일본 논문은 머신러닝 기법을 통해 환자들의 유형을 고려하여 Medical Procedure를 예측하는 의료 시스템을 구현하려고 하였다. 그 중 EHR 데이터를 활용하였는데, 그 중에서도 gender와 age에 대해 임베딩하여 데이터의 소실 없이 차원 축소하려고 하였다. 최종적으로는 synthetic 데이터셋을 바탕으로 유사한 패턴을 가지는 환자들을 효과적으로 clustering 하는 것을 목적으로 하였으며, 이를 위해 그래프 기법의 방식을 사용하였다. GNN 모델은 각 환자들의 medical procedure를 식별하게 되며, 환자들의 진단에 대한 분포를 모델링하는데 효과적인 방식으로 유사한 환자들을 잘 식별해낼 수 있도록 한다. 뿐만 아니라 본 논문의 실험 결과를 통해 확인할 수 있듯이 다른 모델과 성능 비교를 했을 때 f1 score를 기준으로 GNN이 더 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.