Abstract-Den snabba tillväxten av elektroniska hälsojournaler (EHR), liksom de åtföljande möjligheterna i Data-Driven Healthcare (DDH), har dragit till sig omfattande intressen och uppmärksamhet. Den senaste tidens framsteg när det gäller utformning och tillämpning av djupinlärningsmetoder har visat lovande resultat och tvingar fram stora förändringar inom hälso- och sjukvårdens akademi och industri, men de flesta av dessa metoder bygger på massiva märkta data. I detta arbete föreslår vi en allmän ram för djupt lärande som kan öka riskprognosernas prestanda med begränsade EHR-data. Vår modell tar ett modifierat generativt kontradiktoriskt nätverk nämligen EhrGAN, som kan ge rimliga märkta EHR-data genom att härma verkliga patientjournaler, för att öka träningsdatasetet på ett halvövervakat sätt. Vi använder denna generativa modell tillsammans med en convolutional neural network (CNN) baserad förutsägelsemodell för att förbättra de inledande förutsägelser prestanda. Experiment på två verkliga dataset för hälso- och sjukvård visar att vårt föreslagna ramverk producerar realistiska dataprover och uppnår betydande förbättringar av klassificeringsuppgifter med de genererade data över flera state-of-the-art basics.
För datamängder med begränsade tidsserier, såsom sekventiella data för elektroniska patientjournaler (EHRs), Che et al. REF har nyligen utbildat ett generativt kontradiktoriskt nätverk med CNN för att generera tillfredsställande riskprognoser.
Boosting Deep Learning Risk Prediction with Generative Adversarial Networks for Electronic Health Records
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}