Analysis of heart failure patient trajectories using sequence modeling
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Haebom
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저자
Falk Dippela, Yinan Yu, Annika Rosengren, Martin Lindgren, Christina E. Lundberg, Erik Aerts, Martin Adiels, Helen Sjoland
개요
Transformer, Transformer++, Mamba와 같은 시퀀스 모델의 의료 분야 적용에 대한 연구. 스웨덴 심부전 환자 코호트(N=42820)를 대상으로 임상적 불안정성, 사망률 예측을 수행. Llama가 가장 높은 예측 성능을 보였고, Mamba가 그 뒤를 이었으며, 두 모델 모두 효율적인 학습을 보임.
시사점, 한계점
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Llama와 Mamba가 높은 예측 성능과 효율성을 보임.
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작은 모델 크기로도 다른 대형 Transformer보다 우수한 성능을 달성.
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Llama와 Mamba는 적은 학습 데이터로도 우수한 성능을 보임.
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EHR 기반 임상 예측 연구를 위한 체계적인 설계 선택(토큰화, 모델 구성, 시간적 전처리)에 대한 첫 번째 사례 연구.
