Inlärning av patientlikviditet syftar till att härleda en kliniskt betydelsefull likhetsmått för att mäta likheten mellan ett par patienter enligt deras historiska kliniska information, vilket kan bidra till att förutsäga de kliniska resultaten av patienten av intresse. Patientens kliniska data är dock vanligtvis komplexa och innehåller mycket irrelevant och överflödig information, vilket gör det svårt att lära sig likheten med hög noggrannhet. Även om vissa metoder har föreslagits för att ta itu med den komplexa karaktären av patientdata, de överbetona sparty-baserade relevanta funktionsval och inte ta hänsyn till överflödiga funktioner som är mycket korrelerade med varandra, och detta kraftigt försämrar noggrannheten i de inlärda resultaten. För att ta itu med ovanstående utmaningar föreslår vi en ny okorrelerad metod för att lära sig om likheter mellan patienter, som inte bara kan välja de mest relevanta egenskaperna för inlärningsuppgiften, utan också garantera att de valda funktionerna har låga korrelationer med varandra. Dessutom, för att ta itu med de scenarier där patientdata distribueras över olika platser, utökar vi det föreslagna tillvägagångssättet och utformar en distribuerad mekanism, baserat på vilken likhetsmåttet kan läras exakt utan att direkt få tillgång till rådata på varje plats. De föreslagna metodernas önskvärda prestanda verifieras genom omfattande experiment som utförs på både verkliga och syntetiska datamängder.
I REF föreslås en metod för att lära sig ett mått som kan användas för att lära patienten likhet baserad på en komplex medicinsk journal.
Uncorrelated Patient Similarity Learning
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}