트랜스포머 모델의 전이학습을 이용한 중환자실 패혈증 환자의 생존 예측 모델

Q: 이 논문에서 정의한 전이학습이란 무엇인가?

전이학습은 특정 작업에서 사전 학습된 모델의 지식을 다른 관련 작업에 활용하는 기법이다. 본 연구에서는 패혈증 환자의 전 주기 시계열 데이터를 사전학습에 사용하고, 사망/퇴원 시계열 데이터를 타겟 학습에 전이하여 모델의 예측 정확도를 향상시키는 데 활용한다.

Q: 트랜스포머 모델에 전이학습을 적용하면 패혈증 환자 생존 예측 성능이 어떻게 향상되는가?

연구 결과, 전이학습을 적용한 트랜스포머 모델은 전이학습을 적용하지 않은 모델보다 recall, F1, accuracy, ROC-AUC 지표에서 향상된 성능을 보였다. 특히 recall이 크게 향상되어 사망 환자를 사망하지 않았다고 예측하는 경우가 현저히 줄어들었으며, 이는 모델이 사망 위험에 더욱 민감하게 반응함을 의미한다.

이상민; 윤태영; 윤대관; 안홍렬

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저자정보: 이상민 (수원대학교) 윤태영 (수원대학교) 윤대관 (수원대학교) 안홍렬 (수원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.12

수록면: 1,758 - 1,760 (3page)

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MIMIC-Ⅲ는 중환자실 환자에 대해서 진단, 검사, 처방 등의 의료 이벤트를 시간에 따라 추적하여 데이터화한 시계열 의료 빅데이터이다. 본 연구에서는 MIMIC-Ⅲ 데이터셋에서 중환자실 패혈증 환자의 생존 예측을 수행하는 전이학습 기반의 트랜스포머 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 패혈증 환자의 입원부터 퇴원까지 ... 전체 초록 보기

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