I kliniska datamängder hittar vi ofta statisk information (t.ex. patient kön, blodgrupp, etc.) i kombination med sekvenser av data som registreras vid flera sjukhusbesök (t.ex. läkemedel ordineras, tester utförs, etc.). Recurrent Neural Networks (RNN) har visat sig vara mycket framgångsrika för modellering av sekvenser av data inom många områden av maskininlärning. I detta arbete presenterar vi en strategi baserad på RNN, speciellt utformad för den kliniska domänen, som kombinerar statisk och dynamisk information för att förutsäga framtida händelser. Vi arbetar med en databas som samlats på Charité-sjukhuset i Berlin och som innehåller fullständig information om patienter som genomgått en njurtransplantation. Efter transplantationen kan tre huvudsakliga endpoints inträffa: avstötning av njuren, förlust av njuren och patientens död. Vårt mål är att, baserat på information som registrerats i den elektroniska hälsojournalen för varje patient, förutsäga om någon av dessa endpoints kommer att inträffa inom de kommande sex eller tolv månaderna efter varje besök på kliniken. Vi jämförde olika typer av RNN som vi utvecklade för detta arbete, med en modell baserad på ett Feedforward Neural Network och en Logistisk Regressionsmodell. Vi fann att RNN som vi utvecklat baserat på Gated Recurrent Units ger den bästa prestandan för denna uppgift. Vi använde också samma modeller för en andra uppgift, dvs nästa händelse förutsägelse, och fann att här modellen baserad på en Feedforward Neural Network överträffade de andra modellerna. Vår hypotes är att långsiktiga beroenden inte är lika relevanta i denna uppgift.
En oberoende feedfore neurala nätverk, baserat på den traditionella RNN, används för att hantera statisk information och dynamisk information i förutsägelsemodellen REF.
Predicting Clinical Events by Combining Static and Dynamic Information Using Recurrent Neural Networks
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}