Multimodal Fusion of EHR in Structures and Semantics: Integrating Clinical Records and Notes with Hypergraph and LLM

📄 arXiv: 2403.08818v1 📥 PDF

作者: Hejie Cui, Xinyu Fang, Ran Xu, Xuan Kan, Joyce C. Ho, Carl Yang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-02-19

💡 一句话要点

提出MINGLE框架以解决EHR多模态数据融合问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 电子健康记录 多模态融合 超图神经网络 临床决策支持 语义整合

📋 核心要点

  1. 现有方法在EHR数据的多模态融合上研究不足，主要受限于复杂的医学编码系统和书面笔记中的噪声与冗余。
  2. 本文提出的MINGLE框架通过双层融合策略，将结构化和非结构化数据的语义有效整合，利用超图神经网络学习数据间的复杂交互。
  3. 实验结果显示，MINGLE在两个EHR数据集上相对提升了11.83%的预测性能，证明了其在多模态融合和语义整合方面的有效性。

📝 摘要（中文）

电子健康记录（EHR）在临床决策和医疗保健中越来越受到重视，通常包含结构化和非结构化的异构信息。尽管已有大量研究关注结构化EHR数据的表示学习，但不同类型EHR数据的融合研究相对较少。本文提出了一种新框架MINGLE，采用双层融合策略，将医学概念语义和临床笔记语义有效整合到超图神经网络中，从而学习不同数据类型之间的复杂交互，生成用于下游预测的就诊表示。实验结果表明，MINGLE在MIMIC-III和CRADLE两个EHR数据集上相对提高了11.83%的预测性能，增强了语义整合和多模态融合能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决电子健康记录（EHR）中结构化和非结构化数据的多模态融合问题。现有方法在处理不同类型数据时，常因复杂的医学编码和书面笔记中的噪声而表现不佳。

核心思路：MINGLE框架通过双层融合策略，将医学概念语义与临床笔记语义整合到超图神经网络中，旨在捕捉不同数据类型之间的复杂交互关系，从而生成更准确的就诊表示。

技术框架：MINGLE的整体架构包括数据预处理、语义融合和超图神经网络三个主要模块。首先对结构化和非结构化数据进行预处理，然后通过双层融合策略整合语义，最后利用超图神经网络进行特征学习和预测。

关键创新：MINGLE的核心创新在于其双层融合策略和超图神经网络的结合，能够有效学习不同类型数据之间的复杂关系，显著提升了多模态数据的融合效果。与传统方法相比，MINGLE在处理异构数据时表现出更强的适应性和准确性。

关键设计：在MINGLE中，采用了特定的损失函数以优化语义融合效果，并设计了适应性强的网络结构，以便更好地捕捉数据间的交互特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在MIMIC-III和CRADLE两个EHR数据集上的实验结果表明，MINGLE框架相对提高了11.83%的预测性能，显著优于现有基线方法，证明了其在多模态数据融合和语义整合方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括临床决策支持系统、个性化医疗和公共卫生监测等。通过有效融合EHR中的多模态数据，MINGLE框架能够为医疗提供更全面的患者健康状态评估，提升临床决策的准确性和效率，未来可能对医疗行业产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Electronic Health Records (EHRs) have become increasingly popular to support clinical decision-making and healthcare in recent decades. EHRs usually contain heterogeneous information, such as structural data in tabular form and unstructured data in textual notes. Different types of information in EHRs can complement each other and provide a more complete picture of the health status of a patient. While there has been a lot of research on representation learning of structured EHR data, the fusion of different types of EHR data (multimodal fusion) is not well studied. This is mostly because of the complex medical coding systems used and the noise and redundancy present in the written notes. In this work, we propose a new framework called MINGLE, which integrates both structures and semantics in EHR effectively. Our framework uses a two-level infusion strategy to combine medical concept semantics and clinical note semantics into hypergraph neural networks, which learn the complex interactions between different types of data to generate visit representations for downstream prediction. Experiment results on two EHR datasets, the public MIMIC-III and private CRADLE, show that MINGLE can effectively improve predictive performance by 11.83% relatively, enhancing semantic integration as well as multimodal fusion for structural and textual EHR data.