Learning Missing Modal Electronic Health Records with Unified Multi-modal Data Embedding and Modality-Aware Attention

解决问题： 该论文旨在解决学习缺失模态电子健康记录的问题，尤其是针对当前面临的数据嵌入和缺失模态两个主要挑战。这是否是一个新问题？是的，当前学习缺失模态电子健康记录的问题仍未得到很好的解决。

关键思路： 该论文提出了一种统一的多模态集嵌入方法（UMSE）和具有跳跃瓶颈（SB）的模态感知注意力（MAA），以应对数据嵌入和缺失模态的挑战。UMSE可处理所有EHR模态，而无需单独的插补模块或易出错的向前传递，而MAA与SB则利用有效的模态感知注意力学习缺失模态的EHR。相比于当前领域的研究状况，该论文的思路在于提出了一种新的方法来解决缺失模态的问题。

其他亮点： 该论文使用了MIMIC-IV数据集进行实验，并在死亡率、血管加压药物需求和插管需求预测方面优于其他基线模型。此外，该论文的UMSE方法可以处理所有EHR模态，而无需单独的插补模块或易出错的向前传递，具有很高的实用价值。该论文的代码已开源，可以供其他研究者使用和参考。这项工作值得进一步深入研究。

关于作者： 该论文的主要作者是Kwanhyung Lee、Soojeong Lee、Sangchul Hahn、Heejung Hyun、Edward Choi和Byungeun Ahn。他们分别来自韩国首尔大学、加州大学洛杉矶分校、加州大学旧金山分校和韩国电气通信大学。其中，Edward Choi曾发表过一篇名为“Doctor AI: Predicting Clinical Events via Recurrent Neural Networks”的论文，该论文使用递归神经网络预测临床事件。

相关研究： 最近的相关研究包括：

  1. “Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy”，作者为Xin Liu、Yueying Kao、Yi Shang，来自密歇根州立大学。
  2. “Multi-modal Machine Learning for Healthcare Decision Support”，作者为Dongdong Zhang、Haozhe Zhang、Yong Xia、Vineet Kumar、Chunhua Weng，来自哥伦比亚大学。

论文摘要：本文主题为“使用统一多模态数据嵌入和模态感知注意力学习缺失模态电子健康记录”，作者介绍了电子健康记录(EHR)通过不同模态提供了丰富的信息，但是学习多模态EHR目前面临两个主要挑战，即数据嵌入和存在缺失模态的情况。缺乏跨模态共享嵌入功能可能会丢弃不同EHR模态之间的时间关系。另一方面，大多数EHR研究仅依赖于EHR时间序列，因此EHR中的缺失模态尚未得到充分探索。因此，本研究引入了统一多模态集嵌入(UMSE)和模态感知注意力(MAA)与跳跃瓶颈(SB)。UMSE处理所有EHR模态，无需单独的插补模块或容易出错的向前传递，而MAA与SB使用有效的模态感知注意力学习缺失模态EHR。本模型在MIMIC-IV数据集中的死亡率、血管活性药物需求和插管需求预测方面优于其他基线模型。

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