Multimodal Pretraining of Medical Time Series and Notes

📄 arXiv: 2312.06855v1 📥 PDF

作者: Ryan King, Tianbao Yang, Bobak Mortazavi

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2023-12-11

💡 一句话要点

提出自监督预训练方法以优化ICU数据分析

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自监督学习 重症监护 临床数据分析 深度学习 医疗人工智能 多模态学习 数据稀缺问题

📋 核心要点

  1. 现有深度学习模型在重症监护室数据分析中面临标注数据稀缺的问题，限制了其有效性。
  2. 本文提出了一种自监督预训练方法，通过对齐临床测量和笔记，结合对比学习和掩码标记预测任务。
  3. 实验结果表明，预训练模型在仅有少量标注数据的情况下，显著提升了院内死亡率预测和表型分析的性能。

📝 摘要（中文）

在重症监护室（ICU）中，患者的临床测量和临床笔记提供了大量数据，这些数据对理解患者健康和指导医疗决策至关重要。然而，分析这些数据面临许多挑战。深度学习模型在提取有意义的模式方面显示出潜力，但需要大量标注数据，这在重症护理中是一个难题。为此，本文提出了一种新颖的方法，采用自监督预训练，重点对齐临床测量和笔记。通过对MIMIC-III数据集的半监督实验，验证了自监督预训练的有效性。在下游任务中，包括院内死亡率预测和表型分析，预训练模型在仅有少量标注数据的情况下优于基线，强调了其增强ICU数据分析的能力。特别是在只有1%标签可用的情况下，院内死亡率的AUC-ROC提高了0.17，表型分析的AUC-PR提高了0.1。这项工作推动了医疗领域自监督学习的发展，优化了从丰富但具有挑战性的ICU数据中获得的临床洞察。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决重症监护室（ICU）数据分析中标注数据稀缺的问题。现有方法依赖大量标注数据，导致在临床环境中难以应用。

核心思路：提出了一种自监督预训练方法，重点在于通过对齐临床测量和临床笔记来增强模型的学习能力。结合对比学习和掩码标记预测任务，以提高模型在少量标注数据下的表现。

技术框架：整体架构包括自监督预训练阶段和下游任务评估阶段。在预训练阶段，模型通过对比学习和掩码标记预测进行训练；在下游任务中，评估模型在院内死亡率预测和表型分析等任务上的表现。

关键创新：最重要的创新点在于结合了对比学习和掩码标记预测的自监督学习方法，显著提升了模型在标注数据稀缺情况下的性能，区别于传统依赖大量标注数据的深度学习方法。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以平衡对比学习和掩码标记预测的训练目标，同时优化了网络结构以适应医疗数据的特性。

📊 实验亮点

实验结果显示，在仅有1%标签可用的情况下，预训练模型在院内死亡率预测的AUC-ROC提高了0.17，表型分析的AUC-PR提高了0.1，显著优于基线模型，验证了自监督预训练的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括重症监护室的数据分析、临床决策支持系统以及医疗人工智能的开发。通过优化对临床数据的分析，能够提高患者护理质量和医疗决策的准确性，未来可能对医疗行业产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Within the intensive care unit (ICU), a wealth of patient data, including clinical measurements and clinical notes, is readily available. This data is a valuable resource for comprehending patient health and informing medical decisions, but it also contains many challenges in analysis. Deep learning models show promise in extracting meaningful patterns, but they require extensive labeled data, a challenge in critical care. To address this, we propose a novel approach employing self-supervised pretraining, focusing on the alignment of clinical measurements and notes. Our approach combines contrastive and masked token prediction tasks during pretraining. Semi-supervised experiments on the MIMIC-III dataset demonstrate the effectiveness of our self-supervised pretraining. In downstream tasks, including in-hospital mortality prediction and phenotyping, our pretrained model outperforms baselines in settings where only a fraction of the data is labeled, emphasizing its ability to enhance ICU data analysis. Notably, our method excels in situations where very few labels are available, as evidenced by an increase in the AUC-ROC for in-hospital mortality by 0.17 and in AUC-PR for phenotyping by 0.1 when only 1% of labels are accessible. This work advances self-supervised learning in the healthcare domain, optimizing clinical insights from abundant yet challenging ICU data.