På senare tid har andelen personer med högt blodtryck ökat, och detta fenomen är mycket oroande. Samtidigt blir trådlösa hem-Blood Pressure (BP) monitorer tillgängliga i människors liv. Eftersom maskininlärningsmetoder har gett viktiga bidrag inom olika områden, har många forskare försökt använda dem för att hantera medicinska problem. De befintliga studierna för BP-prediktion baseras dock alla på kliniska data med korta intervall. Dessutom finns det inga verk som gemensamt kan använda historiska mätdata (t.ex. BP och hjärtfrekvens) och kontextuella data (t.ex. ålder, kön, BMI och höjd). Recurrent Neural Networks (RNN), särskilt de som använder Long Short-Term Memory (LSTM) enheter, kan fånga lång räckvidd beroenden, så de är effektiva i att modellera variable-long sekvenser. I detta dokument föreslår vi en ny modell som heter återkommande modeller med kontextuellt skikt, som kan modellera de sekventiella mätdata och kontextuella data samtidigt för att förutsäga utvecklingen av användarnas BP. Vi utför våra experiment med BP-data som samlats in från en typ av trådlösa hem-BP-skärmar, och experimentella resultat visar att de föreslagna modellerna överträffar flera konkurrerande metoder.
Författarna i REF föreslår att man löser tidsberoendet mellan BP och kontextuella data genom att använda modeller för långtidsminne (LSTM).
Blood Pressure Prediction via Recurrent Models with Contextual Layer
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}