Parkinsons sjukdom (PD) är en kronisk sjukdom som utvecklas under flera år och varierar dramatiskt i kliniska manifestationer. En föredragen strategi för att lösa denna heterogenitet och därmed möjliggöra bättre prognos och riktade behandlingar är att segmentera ut mer homogena patientundergrupper. Det är dock svårt att utvärdera de kliniska likheterna mellan patienterna på grund av deras longitudinella och tidsbundna journaler. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en djup modell som direkt lär patienten likhet från longitudinella och multimodala patientjournaler med en Recurrent Neural Network (RNN) arkitektur, som lär sig likheten mellan två longitudinella patientjournalsekvenser genom dynamiskt matchande temporal mönster i patientsekvenser. Utvärderingar av verkliga patientjournaler visar den lovande nyttan och effektiviteten av den föreslagna arkitekturen i personliga förutsägelser.
I REF föreslogs en RNN-arkitektur genom dynamiskt matchande temporalmönster för att lära sig likheten mellan två longitudinella patientjournalsekvenser för personlig förutsägelse av Parkinsons sjukdom.
An RNN Architecture with Dynamic Temporal Matching for Personalized Predictions of Parkinson's Disease
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}