Diagnos av ett kliniskt tillstånd är en utmanande uppgift, som ofta kräver betydande medicinsk undersökning. Tidigare arbete relaterade till diagnostiska inferensproblem övervägande multivariata observationsdata (t.ex. fysiologiska signaler, laborationer etc.). Däremot undersöker vi problemet med att använda fritextmedicinska anteckningar inspelade i en elektronisk hälsojournal (EHR). Komplexa uppgifter som dessa kan dra nytta av strukturerade kunskapsbaser, men de är inte skalbara. Vi utnyttjar istället rå text från Wikipedia som kunskapskälla. Minnesnätverk har visat sig vara effektiva i uppgifter som kräver förståelse av fri-form text. De använder den slutliga iterationen av den inlärda representationen för att förutsäga troliga klasser. Vi introducerar kondenserade minnesneurala nätverk (C-MemNNs), en ny modell med iterativ kondensering av minnes representationer som bevarar hierarkin av funktioner i minnet. Experiment på MIMIC-III datasetet visar att den föreslagna modellen överträffar andra varianter av minnesnätverk för att förutsäga de mest sannolika diagnoserna med tanke på ett komplext kliniskt scenario.
REF utnyttjade kondenserade minnesneurala nätverk och utvärderade det på fritext medicinska anteckningar av MIMIC-III datasetet.
Condensed Memory Networks for Clinical Diagnostic Inferencing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}