Stora mängder data från elektroniska patientjournaler (Electronic Health Record, EHR) har samlats in över miljontals patienter under flera år. De rika longitudinella EHR-data dokumenterade läkares samlade erfarenheter, inklusive diagnos, recept och procedurer. Vi hävdar att det nu är möjligt att utnyttja EHR data för att modellera hur läkare beter sig, och vi kallar vår modell Doctor AI. Mot denna riktning att modellera kliniskt beteende läkare, utvecklar vi en framgångsrik tillämpning av Recurrent Neural Networks (RNN) att gemensamt förutsäga den framtida sjukdomsdiagnos och recept tillsammans med deras timing. Till skillnad från traditionella klassificeringsmodeller där ett enda mål är av intresse kan vår modell bedöma patienternas hela historia och göra kontinuerliga och multimärkta förutsägelser baserade på patienternas historiska data. Vi utvärderar prestandan av den föreslagna metoden på en stor verklig EHR data över 260K patienter över 8 år. Vi observerade Doctor AI kan utföra differentialdiagnos med liknande noggrannhet som läkare. I synnerhet, Doctor AI uppnår upp till 79% recall@30, signifikant högre än flera baslinjer. Dessutom visar vi stor generalisering av Doctor AI genom att tillämpa de resulterande modellerna på data från en helt annan läkemedelsinstitution som uppnår jämförbar prestanda.
REF använde Recurrent Neural Network (RNN) för att modellera tidsdata i elektronisk hälsojournal (EHR).
Doctor AI: Predicting Clinical Events via Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}