Det finns ett stort behov av teknik som kan förutsäga dödligheten hos patienter på intensivvårdsenheter med både hög noggrannhet och ansvarsskyldighet. Vi presenterar gemensamma end-to-end neurala nätverk arkitekturer som kombinerar lång korttidsminne (LSTM) och en latent ämnesmodell för att samtidigt träna en klassificering för dödlighetsförutsägelse och lära latenta ämnen som tyder på dödlighet från textual kliniska anteckningar. För ämnestolkbarhet har ämnesmodelleringsskiktet noggrant utformats som ett enskiktsnätverk med begränsningar inspirerade av LDA. Experiment på MIMIC-III-datasetet visar att våra modeller avsevärt överträffar tidigare modeller som baseras på LDA-ämnen i dödlighetsprognoser. Vi uppnår dock begränsad framgång med vår metod för att tolka ämnen från de utbildade modellerna genom att titta på neurala nätverksvikter.
Förutom de här verken, Jo et al. REF har nyligen använt långtidsminnesnätverk (LSTM) och ämnesmodellering för att förutsäga dödlighet.
Combining LSTM and Latent Topic Modeling for Mortality Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}