Förutsäga den framtida hälsoinformationen för patienter från den historiska elektroniska hälsojournalen (EHR) är en kärnforskningsuppgift i utvecklingen av personlig hälso- och sjukvård. Patient EHR-data består av sekvenser av besök över tid, där varje besök innehåller flera medicinska koder, inklusive diagnos, medicinering och procedurkoder. De viktigaste utmaningarna för denna uppgift är att modellera tids- och högdimensionella EHR-data och tolka prognosresultaten. Befintligt arbete löser detta problem genom att använda återkommande neurala nätverk (RNN) för att modellera EHR data och använda enkel ention mekanism för att tolka resultaten. RNN-baserade metoder är dock beroende av problemet att RNN:s prestanda sjunker när sekvensernas längd är stor, och förhållandet mellan efterföljande besök ignoreras av nuvarande RNN-baserade metoder. För att ta itu med dessa frågor föreslår vi Dimole, en end-to-end, enkel och robust modell för att förutsäga patienternas framtida hälsoinformation. Dipole använder dubbelriktade återkommande neurala nätverk för att komma ihåg all information om både tidigare besök och framtida besök, och det introducerar tre ention mekanismer för att mäta förhållandet mellan olika besök för förutsägelsen. Med hjälp av entionsmekanismerna kan Dipole tolka förutsägelsens resultat på ett eektivt sätt. Dipole gör det också möjligt för oss att tolka de inlärda medicinska kodrepresentationer som behandlas positivt av medicinska experter. Experimentella resultat på två verkliga EHR-datauppsättningar visar att den föreslagna Dipole kan avsevärt förbättra prediktionsnoggrannheten jämfört med de senaste diagnosprognoserna och ge kliniskt meningsfull tolkning.
Dipole REF använde tvåriktade återkommande neurala nätverk och införde tre uppmärksamhetsmekanismer för att mäta förhållandet mellan olika besök för förutsägelsen.
Dipole: Diagnosis Prediction in Healthcare via Attention-based Bidirectional Recurrent Neural Networks
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}