De senaste åren har ett ökat intresse för dataanalys med patient Electronic Health Records (EHR). Datadriven hälso- och sjukvård, som syftar till ett effektivt utnyttjande av stora medicinska data, som representerar det kollektiva lärandet vid behandling av hundratals miljoner patienter, för att ge den bästa och mest personliga vård, tros vara en av de mest lovande riktningarna för att omvandla vård. EHR är en av de största transportörerna för att göra denna datadrivna hälso- och sjukvårdsrevolution framgångsrik. Det finns många utmaningar när det gäller att arbeta direkt med EHR, såsom timlighet, sparsamhet, buller, partiskhet etc. Således är effektiv funktionsextraktion, eller fenotypning från patienter EHRs ett viktigt steg innan ytterligare applikationer. I detta dokument föreslår vi en djupinlärningsstrategi för fenotypning från patienternas EHR. Vi representerar först EHR för varje patient som en temporal matris med tid på en dimension och händelse på den andra dimensionen. Sedan bygger vi en fyrlagers konvolutional neural nätverksmodell för att extrahera fenotyper och utföra förutsägelse. Det första lagret består av dessa EHR-matriser. Det andra lagret är ett ensidigt konvolutionsskikt som kan extrahera fenotyper från det första lagret. Det tredje lagret är ett max pooling skikt som introducerar gleshet på de upptäckta fenotyperna, så att endast dessa betydande fenotyper kommer att finnas kvar. Det fjärde lagret är ett helt sammankopplat softmax förutsägelselager. För att integrera patientens tidsmässiga smidighet undersökte vi också tre olika tidsmässiga fusionsmekanismer i modellen: tidig fusion, sen fusion och långsam fusion. Slutligen valideras den föreslagna modellen på ett verkligt datalager för EHR under det specifika scenariot med prediktiv modellering av kroniska sjukdomar.
Till exempel Cheng et al. I Ref föreslogs en djupgående inlärningsbaserad förutsägelsemodell med hjälp av elektroniska hälsojournaler.
Risk Prediction with Electronic Health Records: A Deep Learning Approach
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}