I detta arbete undersöker vi oövervakad representationsinlärning på medicinska tidsserier, som bär löftet om att utnyttja kopiösa mängder av befintliga omärkta data för att så småningom hjälpa kliniskt beslutsfattande. Genom att utvärdera förutsägelsen om kliniskt relevanta resultat, visar vi att i en praktisk miljö, oövervakad representation lärande kan erbjuda tydliga resultat fördelar jämfört med endto-end övervakade arkitekturer. Vi experimenterar med att använda sekvens-till-sekvens (Seq2Seq) modeller på två olika sätt, som en autoencoder och som en prognos, och visar att den bästa prestanda uppnås genom en prognos Seq2Seq modell med en integrerad uppmärksamhetsmekanism, föreslås här för första gången i inställningen av oövervakad lärande för medicinska tidsserier.
I REF använder de en Seq2Seq-modell till representationer av kliniska tidsserier med autoenkoderförlust.
Improving Clinical Predictions through Unsupervised Time Series Representation Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}