Oct, 2020
评估机器学习在纵向电子医疗数据上的进展
Evaluating Progress on Machine Learning for Longitudinal Electronic Healthcare Data
David Bellamy, Leo Celi, Andrew L. Beam
TL;DR综合评估医疗机器学习的基准，提出一种基于医学信息志 (MIMIC-III) 的基准，让我们可以直接比较预测性能，并评估生存率、住院时间、表型和患者恶化任务的进展。我们发现，在这些任务上，尽管社区参与度高，但在过去的三年里，几乎没有真正显著的进展。通过我们的元分析，我们发现，深度递归模型的性能仅在某些任务上优于逻辑回归。最后综合这些结果，提出未来医学机器学习基准所需的理想特性。