Hälso- och sjukvård är en av de mest spännande gränserna inom datautvinning och maskininlärning. Framgångsrikt införande av elektroniska patientjournaler skapade en explosion av digitala kliniska data som är tillgängliga för analys, men framstegen inom maskininlärning för hälso- och sjukvårdsforskning har varit svåra att mäta på grund av avsaknaden av allmänt tillgängliga referensdatauppsättningar. För att ta itu med detta problem föreslår vi fyra kliniska prognosriktmärken med hjälp av data från den allmänt tillgängliga databasen Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC-III). Dessa uppgifter omfattar en rad kliniska problem, inklusive modelleringsrisk för dödlighet, prognostiserad vistelselängd, upptäckt fysiologisk nedgång och fenotypklassikatjon. Vi formulerar ett heterogent multitask-problem där målet är att gemensamt lära sig flera kliniskt relevanta förutsägelser utifrån samma tidsseriedata. För att lösa detta problem, föreslår vi en ny återkommande neurala nätverk (RNN) arkitektur som utnyttjar sambanden mellan de olika uppgifterna för att lära sig en bättre prediktiv modell. Vi validerar den föreslagna neurala arkitekturen på detta riktmärke, och visar att det överträffar starka baslinjer, inklusive enstaka RNN-uppgift. Referensformat för ACM:
Harutyunyan m.fl. I REF föreslogs ett lättanvänt referenssystem för medicinska data som bygger på den medicinska informationsmart för intensivvård (MIMIC-III).
Multitask Learning and Benchmarking with Clinical Time Series Data
{'venue': 'Scientific Data 6 (2019) 96', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Mathematics', 'Medicine']}