중환자실 패혈증 환자 사망 예측을 위한 CNN 기반 트랜스포머 인코더

Q: 이 논문에서 정의한 CNN-EST란 무엇인가?

CNN-EST는 중환자실 패혈증 환자의 사망 예측 성능을 높이기 위해 제안된 구조이다. 이는 희소한 범주형 의료 시계열 데이터를 효과적으로 처리하고자 1D-CNN 임베딩 블록을 트랜스포머 앞단에 결합하여, 희소 이벤트를 연속적이고 밀집된 표현으로 변환한 뒤 트랜스포머 인코더가 시계열 의존성을 학습하게 한다.

Q: 1D-CNN 임베딩이 범주형 EHR 시계열 데이터 처리 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 1D-CNN 임베딩을 적용한 CNN-EST 구조는 희소하고 불규칙한 범주형 의료 이벤트 데이터를 연속적인 밀집 표현으로 효과적으로 변환한다. 이는 기존 트랜스포머 모델의 예측 정확도와 F1-score를 일관되게 향상시켜, 범주형 EHR 시계열 데이터 처리에서 유의미한 성능 개선을 가져온다.

조휘연; 신선경; 안홍렬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 조휘연 (수원대학교) 신선경 (수원대학교) 안홍렬 (수원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2025 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2025.7

수록면: 2,197 - 2,199 (3page)

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본 연구에서는 범주형 의료 시계열 데이터를 효과적으로 처리해 ICU 패혈증 환자의 사망 예측 성능을 높이고자, 1D-CNN 임베딩 블록을 Transformer 앞단에 결합한 CNN-EST 구조를 제안하였다. 제안된 모델은 MIMIC-IV 데이터에서 6시간 간격으로 수집된 multi-hot 희소 벡터를 1D-CNN을 통해 밀집 표현으로 변환한 뒤, 두 개의 Transformer 인코더 층을 통해 시계열 의존성을 학습 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093744845

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