Nov, 2022

深度学习在生理时间序列临床预测中是否真的优于非深度机器学习？

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TL;DR本文系统地检验了机器学习模型在临床预测任务方面的表现，尤其是在生理时间序列方面，并选择 Physionet 2019 挑战公共数据集来预测 ICU 单位脓毒症结局。比较了十个基准机器学习模型，包括三种深度学习方法和七种临床预测领域常用的非深度学习方法，使用了九个具有特定临床意义的评估指标来评估模型的表现。结果表明，深度学习的确优于非深度学习，但必须满足特定的条件才能达到更好的表现，这些条件包括使用特定的评估指标以及拥有足够规模的训练数据集。
发现论文，激发创造
  • 基于 MIMIC 大型医疗数据集的深度学习模型对比

    本篇论文通过 MIMIC-III 数据集进行临床预测任务（如死亡率预测、住院时间预测以及 ICD-9 编码分组预测）的基准测试，结果表明，相较于基于机器学习模型和预测评分系统，深度学习模型在使用原始临床时间序列数据作为输入特征时有更好的表现。

    Oct, 2017

  • 临床时间序列数据的多任务学习和基准测试

    该研究提出了利用来自公开可用的激痛医学信息库（MIMIC-III）数据集的四个临床预测基准，旨在解决机器学习在医疗保健研究中缺乏公开可用基准数据集的问题。

    Mar, 2017

  • 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

  • 利用深度学习技术对电子健康记录事件序列进行早期感染性休克检测

    本研究提出一种基于深度学习方法的感染监测系统：该系统利用电子病历等数据预测感染发生的可能性并辅以早期干预以提高为病人争取更多时间，其性能表现在 AUROC 值为 0.856，可在感染发生前三小时预测。

    Jun, 2019

  • 常规收集的多变量 ICU 生理信号中的共同潜在表示的协作学习

    在重症监护室（ICU）中，多元时间序列的丰富性为机器学习提供了改进患者表型刻画的机会。与以往主要关注电子健康记录（EHR）的研究不同，本文提出了一种使用常规收集的生理时间序列数据进行表型刻画的机器学习方法。我们的新算法将长短期记忆（LSTM）网络与协同过滤的概念相结合，识别出患者之间共同的生理状态。在实际世界的 ICU 临床数据中测试，我们的方法在脑损伤患者颅内高压（IH）检测方面取得了 0.889 的曲线下面积（AUC）和 0.725 的平均精度（AP）。此外，我们的算法在学习生理信号的结构化潜在表示方面优于自编码器。这些发现突显了我们方法在利用常规多元时间序列改善临床护理实践的患者表型刻画方面的巨大潜力。

    Feb, 2024

  • 可扩展和准确的电子健康记录深度学习

    使用电子健康记录进行循证医学和准确预测，通过 Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) 格式表示病人的原始病历记录，并使用深度学习方法进行多中心的多个医疗事件预测，包括住院死亡率、未经计划的 30 天再入院率、医院停留时间延长、所有患者的最终出院诊断等。

    Jan, 2018

  • 评估机器学习在纵向电子医疗数据上的进展

    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。

    Oct, 2020

  • 基于多种机器学习和深度学习方法的电子病历数据对患者病情状态的分类

    研究使用多种机器学习和深度学习方法，通过对患者的电子病历进行分类，对患者的病情进行评估，并发现在监督和非监督算法中，超参数调整的随机森林表现最好，而分层聚类和高斯混合模型的表现也颇为出色。

    Sep, 2022

  • 使用深度学习的临床风险分层模型不稳定性

    研究了在电子健康记录上训练不同模型的稳定性，证明相同模型在相同训练数据上的重复训练会产生显著不同的结果，并提出了衡量模型的稳定性和提高模型稳定性的应对策略。

    Nov, 2022

  • 心脏病学中的深度学习

    本文回顾了在心脏病学领域中使用深度学习技术的应用论文，重点讨论了在医学领域中使用深度学习的优势和局限性，并提出了一些在临床实践中最可行的方向。

    Feb, 2019