Feb, 2021

AttDMM：一种用于重症监护病房风险评分的注意力深度马尔科夫模型

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TL;DR本文提出了一种新型生成式深度概率模型 AttDMM，用于实时风险评分，联合学习了疾病动态和不同健康轨迹下的疾病状态，通过基准数据集 (MIMIC-III) 验证效果显著，将 ICU 患者生命预警提前数小时，为做出及时干预提供了路径。
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发现论文，激发创造
  • XMI-ICU: ICU 中心特定心脏病患者假动态死亡率可解释的机器学习预测模型

    本研究利用回溯检验提取的两个队列，发展了一种新的伪动态机器学习框架，用于重症监护病房的死亡预测，实现了可解释性和临床风险分析，并成功地结合了时间序列生理测量技术，从而能够提供时间分辨率的解释结果。

    May, 2023

  • 深度学习关注 ICU 中的风险

    利用长短期记忆和层次注意力机制，建立深度学习模型解决 ICU 中生理时间序列数据的不规则和缺失问题，实现对 ICU 死亡风险的预测，并在 PhysioNet 2012 数据集上取得了竞争力和可解释性的结果。

    Jul, 2017

  • RAIM: 多模态患者监测数据的循环关注和强化模型

    本研究提出 Recurrent Attentive and Intensive Model (RAIM) 模型，利用连续监测数据与离散临床事件来预测 ICU 病人的生理恶化和住院天数，在 MIMIC-III Waveform Database Matched Subset 上，模型的 AUC-ROC 得分为 90.18％，准确率为 86.82％，表现优于六个基准模型。

    Jul, 2018

  • 从临床判断中学习：基于半马尔可夫调制带标记霍克斯过程的风险预测

    该研究发展了一个连续时间概率模型以用于监测危重患者的生理数据，并对这些患者进行风险预测，该模型的预测结果优于目前的医疗风险评分和其他基线机器学习算法。

    May, 2017

  • 利用选择性状态空间模型预测急性脑功能障碍状态的多队列研究

    使用电子健康档案数据动态预测重症监护病房中患者的急性脑功能障碍、昏迷和死亡的研究。通过比较神经网络模型 MAMBA 和 Longformer Transformer 的预测性能，作者在 12 小时内对急性脑功能障碍的预测取得了 0.95 的平均 AUROC，并在不同状态间的转变预测方面取得了 0.79 的平均 AUROC。

    Mar, 2024

  • 危重病患的快速且可解释的死亡风险评分

    使用现代可解释的机器学习技术设计准确可解释的死亡风险评分模型，通过评估医疗中心的风险，研究领域的泛化性，并开发了一种新的算法 GroupFasterRisk，其风险评分模型在设计灵活性上比黑盒机器学习模型优于传统风险评分模型。

    Nov, 2023

  • 可解释的生命体征预测与模型无关的注意力图

    该研究通过结合深度学习模型和注意力机制的框架，提高其在预测败血症过程中的可解释性，从而支持临床决策。研究通过评估基于 eICU-CRD 数据集的模型在预测败血症患者生命体征方面的表现，并采用均方误差（MSE）和动态时间规整（DTW）度量来评估其性能，同时探索了 N-HiTS 和 N-BEATS 的注意力图，研究关键因素对生命体征预测的影响。

    May, 2024

  • 利用多模态电子病历的标签依赖注意力模型进行疾病风险预测

    本文提出了一种基于标签依赖的注意模型 LDAM 来提高疾病风险预测的可解释性，在利用 Clinical-BERT 编码生物医学有意义的特征和标签的同时，扩展联合嵌入的想法，开发了多模态学习框架，整合了来自医学记录和时间序列健康状态指标的异构信息，并在 MIMIC-III 测试集上进行了实验验证。

    Jan, 2022

  • 使用高斯过程混合模型进行个性化危险评分以预测危重病情

    在这篇论文中，我们提出了一种个性化的实时风险评分算法，基于病人的（时间性）实验室测试和生命体征提供及时和细致的临床状况评估，确保临床恶化的病人能够及时转入重症监护室，该风险评分系统通过从离线电子健康记录数据中学习一组潜在的患者亚型，并训练一组高斯过程 (GP) 专家，每个专家可以模拟与特定患者亚型相关的生理数据流，从而实现。

    Oct, 2016

  • 可解释机器学习在 ICU 复诊预测中的应用

    通过标准化和可解释的机器学习流程，该研究在多中心数据库上建模和预测了患者再次入院，使用随机森林分类模型获得了高达 0.7 的预测性能，并提供了对生命体征、血液检查、人口统计学信息和 ICU 相关变量等方面的有见地的结果，对临床医生的决策提供了宝贵的信息。

    Sep, 2023