Clinical Reasoning over Tabular Data and Text with Bayesian Networks

要約

ベイジアン ネットワークは、表形式のデータに対する臨床推論には適していますが、ニューラル ネットワークが適切なフレームワークを提供する自然言語データとの互換性は低くなります。
この論文では、生成的方法と識別的方法の両方で、ニューラル テキスト表現を使用してベイジアン ネットワークを強化する戦略を比較し、議論します。
これは、プライマリケアのユースケース (肺炎の診断) のシミュレーション結果で示され、より広範な臨床状況で議論されます。

要約(オリジナル)

Bayesian networks are well-suited for clinical reasoning on tabular data, but are less compatible with natural language data, for which neural networks provide a successful framework. This paper compares and discusses strategies to augment Bayesian networks with neural text representations, both in a generative and discriminative manner. This is illustrated with simulation results for a primary care use case (diagnosis of pneumonia) and discussed in a broader clinical context.

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