Vi demonstrerar en enkel strategi för att hantera saknade data i sekventiella ingångar, som tar itu med uppgiften att multimärka klassificering av diagnoser givet kliniska tidsserier. Våra data är samlade från intensivvårdsenheten (ICU) vid ett större vårdcenter i städerna och består av flera olika tidsserier av observationer. Datan provtas oregelbundet, vilket leder till saknadhetsmönster i omprovade sekvenser. I detta arbete visar vi den anmärkningsvärda förmågan hos RNN att effektivt använda binära indikatorer för att direkt modellera saknade data, förbättra AUC och F1 avsevärt. Även om RNN kan lära sig godtyckliga funktioner hos saknade data och observationer, kan linjära modeller endast lära sig substitutionsvärden. För linjära modeller och MLP visar vi en alternativ strategi för att fånga denna signal. Dessutom utvärderar vi LSTM:er, MLP:er och linjära modeller som endast är utbildade på saknade mönster, vilket visar att för flera sjukdomar kan de tester som utförs vara mer prediktiva än resultaten själva.
Med samma data använde de också RNN för att hantera saknade data i sekventiella indata och förbättrad multi-etikett klassificering av en given klinisk tidsserie REF.
Directly Modeling Missing Data in Sequences with RNNs: Improved Classification of Clinical Time Series
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}