Kliniska medicinska data, särskilt på intensivvårdsavdelningen (ICU), består av multivariata tidsserier av observationer. För varje patientbesök (eller episod) registreras sensordata och laboratorietestresultat i patientens elektroniska hälsojournal (EHR). Medan potentiellt innehåller en mängd insikter, data är svårt att minera effektivt, på grund av varierande längd, oregelbunden provtagning och saknade data. Recurrent Neural Networks (RNN), särskilt de som använder dolda enheter för långtidsminne (LSTM), är kraftfulla och allt populärare modeller för att lära sig från sekvensdata. De modellerar effektivt varierande längdsekvenser och fångar långdistansberoenden. Vi presenterar den första studien för att empiriskt utvärdera förmågan hos LSTMs att känna igen mönster i multivariata tidsserier av kliniska mätningar. Specifikt anser vi att multietikett klassificering av diagnoser, utbildning en modell för att klassificera 128 diagnoser ges 13 ofta men oregelbundet prov på kliniska mätningar. För det första etablerar vi effektiviteten hos ett enkelt LSTM-nätverk för modellering av kliniska data. Sedan visar vi en enkel och effektiv utbildningsstrategi där vi kopierar mål i varje steg. Utbildad endast på råa tidsserier, våra modeller överträffar flera starka baslinjer, inklusive en flerskikts perceptron tränad på handgjorda funktioner.
Modellen kan effektivt känna igen mönster i multivariata tidsserier av kliniska mätningar REF.
Learning to Diagnose with LSTM Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ICLR 2016', 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}