L3S Best Publication of the Quarter (Q4/2024 – Q1/2025)
Kategorie: Multimodales Deep Learning für Healthcare
Robust Fusion of Time Series and Image Data for Improved Multimodal Clinical Prediction
Autoren: Ali Rasekh, Reza Heidari, Amir Hosein Haji Mohammad Rezaie, Parsa Sharifi Sedeh, Zahra Ahmadi, Prasenjit Mitra, Wolfgang Nejdl
Veröffentlicht in IEEE Access
Das Paper in Kürze:
In der modernen Gesundheitsversorgung liegen medizinische Daten in verschiedenen Formen vor, etwa Zeitreihen aus der Patientenüberwachung und medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen. Die Integration dieser unterschiedlichen Datentypen zur Erstellung präziser klinischer Vorhersagen stellt jedoch eine Herausforderung dar. Unsere Forschung verwendet einen neuartigen Deep-Learning-Ansatz, der Zeitreihen und Bilddaten mit Hilfe spezieller Kodierer und Aufmerksamkeitsmechanismen effektiv kombiniert. Dadurch kann das Modell aus beiden Datentypen sinnvolle Muster lernen, die klinische Vorhersagen auch in verrauschten Umgebungen genauer und robuster machen. Unsere Methode beinhaltet auch eine Verlustfunktion, die auf Unsicherheiten reagiert, um mit unausgeglichenen Datensätzen umzugehen und die Zuverlässigkeit in realen medizinischen Anwendungen zu verbessern. Wir haben unseren Ansatz anhand des MIMIC-Datensatzes validiert und signifikante Verbesserungen bei der Vorhersage von Patientenergebnissen und der Phänotypisierung von Krankheiten nachgewiesen.
Welches Problem lösen Sie mit Ihrer Forschung?
Unsere Forschung befasst sich mit der Herausforderung, verschiedene Arten von klinischen Daten - wie Zeitreihen aus Patientenakten und medizinische Bilder - zu integrieren, um die Vorhersagegenauigkeit im Gesundheitswesen zu verbessern. Herkömmliche KI-Modelle haben oft Schwierigkeiten, diese Modalitäten effektiv zu kombinieren, was zu suboptimalen Vorhersagen bei Aufgaben wie der Phänotypisierung von Krankheiten und der Mortalitätsvorhersage führt.
Was ist neu an Ihrer Forschung?
Unsere Forschung befasst sich mit der Herausforderung, verschiedene Arten von klinischen Daten - wie Zeitreihen aus Patientenakten und medizinische Bilder - zu integrieren, um die Vorhersagegenauigkeit im Gesundheitswesen zu verbessern. Herkömmliche KI-Modelle haben oft Schwierigkeiten, diese Modalitäten effektiv zu kombinieren, was zu suboptimalen Vorhersagen bei Aufgaben wie der Phänotypisierung von Krankheiten und der Mortalitätsvorhersage führt.
Welche potenziellen Auswirkungen haben Ihre Ergebnisse?
Unsere Methode verbessert die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der KI-basierten klinischen Entscheidungsfindung und hilft Medizinern, fundiertere Diagnosen und Vorhersagen zu treffen. Dies könnte zu einer früheren Erkennung von Krankheiten, einer besseren Behandlungsplanung und letztlich zu besseren Ergebnissen für die Patienten führen.
Link zum Paper: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10752509
