Dec, 2023
通过典型患者的 EHR 预测和解释健康风险
Predict and Interpret Health Risk using EHR through Typical Patients
Zhihao Yu, Chaohe Zhang, Yasha Wang, Wen Tang, Jiangtao Wang...
TL;DR从电子健康记录（EHR）中预测健康风险是近期感兴趣的话题。深度学习模型通过建模时间和特征交互取得了成功，然而，这些方法在对少量就诊或稀疏记录患者的表现方面，学习到的表示存在不足，导致性能欠佳。受到医生可能将患者与典型患者进行比较并从相似病例中做决策的启发，我们提出了逐步原型网络（PPN），以选择典型患者作为原型，并利用他们的信息来增强给定患者的表示。特别地，我们提出了逐步原型记忆和两个原型分离损失来更新原型。此外，我们引入了一种新的集成方法，以更好地融合来自患者和原型的信息。三个真实数据集上的实验证明了我们模型在所有指标上的改进。为了使医生更好地理解我们的结果，我们开发了一个应用，网址为 http URL。我们的代码已经在此 https URL 上发布。