Vi har tre bidrag i detta arbete: 1. Vi utforskar nyttan av en staplad denoiserande autoencoder och en stycke vektormodell för att lära sig uppgiftsoberoende täta patientrepresentationer direkt från kliniska anteckningar. För att analysera om dessa representationer är överförbara över uppgifter, utvärderar vi dem i flera övervakade uppsättningar för att förutsäga patientdödlighet, primär diagnostisk och förfarandekategori, och kön. Vi jämför deras prestanda med glesa representationer som erhålls från en påse-of-words modell. Vi observerar att de lärda generaliserade representationerna avsevärt överträffar de glesa representationerna när vi har få positiva exempel att lära av, och det finns en avsaknad av starka lexiska drag. 2. Utgångspunkten är följande: Vi jämför modellen prestanda för funktionen som konstruerats från en påse med ord till den som erhållits från medicinska begrepp. I det senare fallet är begreppen problem, behandlingar och tester. Vi anser att begreppsidentifiering inte förbättrar klassificeringsprestandan. 3. Vad är det som händer? Vi föreslår nya tekniker för att underlätta modellens tolkningsbarhet. För att förstå och tolka representationerna utforskar vi de bästa kodade funktionerna inom de patientrepresentationer som erhålls från autoenkodermodellen. Vidare beräknar vi funktionskänslighet över två nätverk för att identifiera de viktigaste indatafunktionerna för olika klassificeringsuppgifter när vi använder dessa pretränade representationer som övervakade indata. Vi extraherar framgångsrikt de mest inflytelserika funktionerna för rörledningen med hjälp av denna teknik.
REF använde doc2vek och en staplad denoiserande autoencoder för att beräkna inbäddningen för alla icke-discharge anteckningar.
Patient representation learning and interpretable evaluation using clinical notes
{'venue': 'Journal of Biomedical Informatics Volume 84C (2018) pp. 103-113', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}