ALGNet: 用于医疗推荐系统的注意力轻量图记忆网络
人工智能
2023-12-15 v1 机器学习
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摘要
药物推荐是改善患者护理和减少不良事件的关键任务。然而，现有方法往往无法捕捉患者病历、药物疗效与安全性以及药物-药物相互作用（DDI）之间复杂且动态的关系。本文提出ALGNet，一种新颖的模型，利用轻量图卷积网络（LGCN）和增强记忆网络（AMN）来增强药物推荐。LGCN能够高效地将患者记录和DDI图编码为低维嵌入，而AMN可以通过记忆模块中的外部知识增强患者表示。我们在MIMIC-III数据集上评估了我们的模型，结果表明其在推荐准确性和DDI避免方面优于多个基线。我们还进行了消融研究，以分析模型不同组件的影响。我们的结果表明，ALGNet能够以更少的计算量和更高的可解释性实现优越的性能。本文的实现可在https://github.com/huyquoctrinh/ALGNet找到。
引用
@article{arxiv.2312.08377,
title = {ALGNet: Attention Light Graph Memory Network for Medical Recommendation System},
author = {Minh-Van Nguyen and Duy-Thinh Nguyen and Quoc-Huy Trinh and Bac-Hoai Le},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.08377},
year = {2023}
}