Betrakta banan av en patient som ett dynamiskt system, ett recidiverande neurala nätverk utvecklades för att lära sig förloppet av patientmöten i den pediatriska intensivvårdsenheten (PICU) av en större tertiär vårdcentral. Data från Electronic Medical Records (EMR) på cirka 12000 patienter som togs in till PICI under en period på mer än 10 år utnyttjades. RNN-modellen intar en sekvens av mätningar som inkluderar fysiologiska observationer, laboratorieresultat, administrerade läkemedel och interventioner, och genererar tidsdynamiska förutsägelser för dödlighet i IKU vid användarspecificerade tider. RNN: s ICU dödlighetsprognoser erbjuder betydande förbättringar jämfört med dem från två kliniskt använda poäng och statiska maskininlärning algoritmer.
Aczon et al REF tränade ett återkommande neuralt nätverk för att generera tidsmässigt dynamiska ICU dödlighetsprognoser vid användarspecificerade tider.
Dynamic Mortality Risk Predictions in Pediatric Critical Care Using Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Biology']}