Apr, 2018

HeteroMed: 基于异构信息网络的医疗诊断

TL;DR本研究介绍了一种新的基于异构信息网络 HeteroMed 的疾病诊断建模方法,该方法可以更好地在电子医疗记录中处理缺失值和异构数据,并通过关键诊断路径的捕获和联合嵌入来实现更准确的疾病诊断,其实验结果表明,该方法比现有方法在明确的诊断编码和一般疾病群的预测方面表现更好,并且在通过案例研究定性考察临床事件的相似性方面也优于基准模型。