Apr, 2024
基于时间感知的异构图变换器与自适应注意力合并的健康事件预测
Time-aware Heterogeneous Graph Transformer with Adaptive Attention Merging for Health Event Prediction
Shibo Li, Hengliang Cheng, Runze Li, Weihua Li
TL;DR通过利用电子健康记录 (EHR) 数据在医学领域的广泛应用，使用深度学习方法在疾病风险预测方面取得了早期成功。然而，现有研究对 EHR 数据的潜力未能充分利用，存在着许多关键问题，如融入疾病领域知识、异构学习疾病表示以及捕捉疾病进展的时间动态等。为了克服这些限制，本研究引入了一种新型的异构图学习模型，旨在融合疾病领域知识，阐明药物和疾病之间错综复杂的关系。该模型创新性地将时间数据融入到访问级嵌入中，并利用一个考虑时间的 Transformer 和自适应注意机制来生成患者表示。经过两个医疗数据集的评估，我们的方法在预测准确性和可解释性方面表现出显著提升，为个性化和主动式的医疗管理迈出了实质性的进展。