SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Henriksson Pontus)
 

Sökning: WFRF:(Henriksson Pontus) > Multimodal fine-tun...

Multimodal fine-tuning of clinical language models for predicting COVID-19 outcomes

Henriksson, Aron, 1985- (författare)
Stockholms universitet,Institutionen för data- och systemvetenskap
Pawar, Yash (författare)
Stockholms universitet,Institutionen för data- och systemvetenskap
Hedberg, Pontus (författare)
visa fler...
Naucler, Pontus (författare)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2023
2023
Engelska.
Ingår i: Artificial Intelligence in Medicine. - 0933-3657 .- 1873-2860. ; 146
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Clinical prediction models tend only to incorporate structured healthcare data, ignoring information recorded in other data modalities, including free-text clinical notes. Here, we demonstrate how multimodal models that effectively leverage both structured and unstructured data can be developed for predicting COVID-19 outcomes. The models are trained end-to-end using a technique we refer to as multimodal fine-tuning, whereby a pre -trained language model is updated based on both structured and unstructured data. The multimodal models are trained and evaluated using a multicenter cohort of COVID-19 patients encompassing all encounters at the emergency department of six hospitals. Experimental results show that multimodal models, leveraging the notion of multimodal fine-tuning and trained to predict (i) 30-day mortality, (ii) safe discharge and (iii) readmission, outperform unimodal models trained using only structured or unstructured healthcare data on all three outcomes. Sensitivity analyses are performed to better understand how well the multimodal models perform on different patient groups, while an ablation study is conducted to investigate the impact of different types of clinical notes on model performance. We argue that multimodal models that make effective use of routinely collected healthcare data to predict COVID-19 outcomes may facilitate patient management and contribute to the effective use of limited healthcare resources.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Medicinteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Medical Engineering (hsv//eng)
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Hälsovetenskap (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Health Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

Natural language processing
Machine learning
Language models
Clinical BERT
Multimodal learning
Electronic health records
Outcome prediction
COVID-19

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Henriksson, Aron ...
Pawar, Yash
Hedberg, Pontus
Naucler, Pontus
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Medicinteknik
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP
MEDICIN OCH HÄLS ...
och Hälsovetenskap
Artiklar i publikationen
Artificial Intel ...
Av lärosätet
Stockholms universitet
Karolinska Institutet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy