Patient Dropout Prediction in Virtual Health: A Multimodal Dynamic Knowledge Graph and Text Mining Approach

要約

バーチャル ヘルスは、医療提供における変革力として高く評価されています。
しかし、中退の問題は深刻であり、健康状態の悪化、健康、社会的、経済的コストの増加につながります。
患者の離脱をタイムリーに予測することで、関係者は患者の懸念に対処するために積極的な措置を講じることができ、定着率が向上する可能性があります。
バーチャルヘルスでは、その提供形式、異なる利害関係者間、および異なるヘルスケア提供システム間における情報の非対称性が、既存の予測手法のパフォーマンスを妨げます。
これらの情報の非対称性を解決するために、医師と患者の対話や、オンラインとオフラインの両方の医療提供システムにおけるさまざまな関係者の動的で複雑なネットワークから暗黙的知識と明示的知識を学習するマルチモーダル動的知識主導型ドロップアウト予測 (MDKDP) フレームワークを提案します。
私たちは、中国最大の仮想医療プラットフォームの 1 つと提携して MDKDP を評価しています。
MDKDP は、最良のベンチマークと比較して F1 スコアを 3.26 パーセント改善します。
包括的な堅牢性分析により、利害関係者の属性、知識ダイナミクス、およびコンパクトな双線形プーリングを統合すると、パフォーマンスが大幅に向上することがわかりました。
私たちの取り組みは、さまざまなサービス モダリティにわたるマイニング関係と知識の価値を明らかにすることで、医療 IT に重要な影響を与えます。
実際、MDKDP は、患者ドロップアウト管理における仮想医療プラットフォームに新しい設計成果物を提供します。

要約(オリジナル)

Virtual health has been acclaimed as a transformative force in healthcare delivery. Yet, its dropout issue is critical that leads to poor health outcomes, increased health, societal, and economic costs. Timely prediction of patient dropout enables stakeholders to take proactive steps to address patients’ concerns, potentially improving retention rates. In virtual health, the information asymmetries inherent in its delivery format, between different stakeholders, and across different healthcare delivery systems hinder the performance of existing predictive methods. To resolve those information asymmetries, we propose a Multimodal Dynamic Knowledge-driven Dropout Prediction (MDKDP) framework that learns implicit and explicit knowledge from doctor-patient dialogues and the dynamic and complex networks of various stakeholders in both online and offline healthcare delivery systems. We evaluate MDKDP by partnering with one of the largest virtual health platforms in China. MDKDP improves the F1-score by 3.26 percentage points relative to the best benchmark. Comprehensive robustness analyses show that integrating stakeholder attributes, knowledge dynamics, and compact bilinear pooling significantly improves the performance. Our work provides significant implications for healthcare IT by revealing the value of mining relations and knowledge across different service modalities. Practically, MDKDP offers a novel design artifact for virtual health platforms in patient dropout management.

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