Feb, 2018
DeepHeart：用于心血管风险预测的半监督序列学习
DeepHeart: Semi-Supervised Sequence Learning for Cardiovascular Risk
Prediction
TL;DR使用半监督的、多任务的LSTM神经网络在57,675个人周的可穿戴式心率传感器数据上进行训练和验证，表明该方法可以高精度地检测多种医疗状况，包括糖尿病、高胆固醇、高血压和睡眠呼吸暂停，比医学文献中手工设计的生物标志物的表现更好，使得基于普及的可穿戴设备如Fitbit、Apple Watch或Android Wear得分的心血管风险评估具有了新的可能性。