ICD9コードからRxNormコードを予測する畳み込みネットワークは意味がありますか？

Question

私は、与えられた診断（ICD9コード）に基づいて処方された投薬（RxNormコード）を予測するために、畳み込みニューラルネットワークを具体的に使用するように会社から求められました。私は医者によって書かれた百万の処方箋を与えられるでしょう。各処方箋は次の処方箋とは独立しています。

例は次のようになります。110, 670, 890, BB2344 最初の3項目はICD9コード、最後は出力、RxNormコードです。これらの数百万があります。

正直なところ私の仕事は無意味なようです。私は入力をどのように構造化するかについては何も考えていません。

診断に固有の順序はなく、タイムスタンプもありません。

1つの診断で別の診断が行われる可能性があります。しかし、それらが単なる独立した例がたくさんあります。

ICD9コーディングシステムは、110および120（両方の感染）のコードが、110および890のコード（感染および創傷）よりも密接に関連するように、階層構造を有する。

基本的に、私の入力「イメージ」はどのように見えますか？あるいは、CNNはこの問題に対して全く意味を持たないのでしょうか？

ありがとうございます！

Answer 1

CNNでは、入力に空間的（または時間的）相関が必要です。このようなことはここにないので、短い答えはで、意味がありませんです。一般的に、データがどれほど単純化されているかを考えれば、基本的な線形モデル（1つのホットエンコードされたデータ）/基本的なルール誘導がうまくいくと期待しています。

"cnn-like"構造の唯一の可能な使用方法は、グラフCNNを介してグラフの性質を利用することです。入力の階層構造は「空間的」相関と考えることができるからです。