DNA-T: 비정형 의료 시계열을 위한 변형 가능한 이웃 주의 변환기

실제 전자 건강 기록(EHRs)은 환자의 건강 상태 변화로 인해 불규칙성을 나타내며, 이로 인해 관찰 간의 다양한 시간 간격과 각 관찰 지점에서 조사된 다양한 생리학적 변수가 발생합니다. 최근에는 비정형 시계열 분야에서 변환기 기반 모델의 응용이 있었습니다. 그러나 변환기의 전체 주의 메커니즘은 먼 정보에 지나치게 집중하여 상태의 단기 상관관계를 무시합니다. 따라서 모델은 환자 상태의 국소적인 변화나 단기 변동을 포착할 수 없습니다. 따라서 우리는 비정형 의료 시계열을 위한 새로운 종단 간 변형 가능한 이웃 주의 변환기(DNA-T)를 제안합니다. DNA-T는 주의의 수용 영역을 동적으로 조정하고 비정형 시계열에서 관련 변형 가능한 이웃을 집계하여 지역적 특징을 포착합니다. 특히, 우리는 네트워크가 이웃 주의를 수용할 수 있도록 이웃 주의의 수용 영역을 이동시키는 변형 가능한 이웃 주의(DNA) 모듈을 설계합니다. DNA는 모델의 지역 정보에 대한 민감성과 지역적 특징의 표현을 향상시켜 환자 상태의 국소적 변화의 상관관계를 포착합니다. 우리는 DNA-T의 효과를 검증하기 위해 광범위한 실험을 수행하며, 환자의 사망 위험 예측에서 기존의 최첨단 방법을 능가합니다. 또한, 제안된 DNA의 효과를 검증하기 위해 예제를 시각화합니다.