Dec, 2023

WellFactor：基于医疗数据的综合嵌入类患者画像

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TL;DR使用约束低秩逼近法的 WellFactor 方法，整合来自传统医疗记录和医疗网站等不同来源的数据，生成患者档案，提高分类性能、患者聚类和相似性搜索的准确性。
healthcare industrypatient profilesconstrained low-rank approximationembeddingclassification performance
发现论文，激发创造
  • 通过临床和数字数据的综合分析对患者进行聚类

    本研究介绍了一种基于患者数据的新型患者聚类模型，利用约束低秩逼近的方法，结合患者的临床数据以及数字交互数据（包括浏览和搜索），构建患者个人资料。通过生成非负嵌入向量作为患者低维表示，我们的模型在真实世界的患者数据上进行了评估，综合考虑了聚类和推荐功能，与其他对照组相比，我们的方法在聚类一致性和推荐准确性方面表现出卓越性能。

    Aug, 2023

  • 生物医学中的标签稀缺问题：数据丰富的潜在因子发现提升表型预测

    从英国生物库人群数据集中派生低维嵌入空间可用于改善具有可观数据稀缺性的特定疾病的监督估计器，这会对各种医学数据科学应用程序产生重要影响。

    Oct, 2021

  • 通过张量分解发现高维人类行为数据中的隐藏结构

    应用非负张量因式分解方法在穿戴式传感器数据集 StudentLife 中，提取潜在的时间因素和相似个体群组，成功发现了表现良好的个体和常常从事休闲活动的个体，从而揭示了数据的低维结构。

    May, 2019

  • 将复杂性嵌入数据表示而非模型：异质医学数据案例研究

    本文提出使用语义嵌入方法，将原始、杂乱的临床数据直接与下游学习架构耦合，以实现最小化预处理。我们从捕捉和编码数据表示中的复杂数据依赖性的角度考虑这一步骤，而不是在模型中实现，该方法允许使用快速，轻量级和简单的模型进行下游处理，对于没有机器学习专业知识的研究人员非常有用。我们通过三个典型的临床预测任务证明了高度压缩的嵌入数据表示捕获了大量有用的复杂性，尽管在某些情况下，压缩并非完全无损。

    Feb, 2018

  • 利用医疗概念丰富无监督用户嵌入

    本研究提出了一种概念感知的无监督用户嵌入方法，结合来自 MIMIC-III 和 Diabetes 两个临床语料库的文本文档和医学概念，用于疾病诊断和病人特征研究等领域，实验证明该方法的性能明显优于现有的无监督方法。

    Mar, 2022

  • MedFACT：基于特征聚类的病人健康代表学习中医疗特征相关性建模

    本文提出了一个通用的患者健康表示学习框架 MedFACT，通过测量医学特征的时间模式之间的相似性来评估相关性，并将相关性强的特征聚集到组中来降低学习复杂度。

    Apr, 2022

  • 基于医学概念嵌入的深度架构衡量病人相似度

    本文提出了一个基于纵向病人电子健康记录 EHR 的病人相似性评估框架，结合卷积神经网络和医疗概念嵌入实现对病人临床记录的最优表示，进而提高了病人相似性的性能。

    Feb, 2019

  • Patient2Vec：长期电子健康记录的个性化可解释深度表示

    本文提出了一种计算框架，称为 Patient2Vec，以学习可解释的深度纵向电子健康记录数据表达，并将其应用于实际患者信息以预测未来住院情况，该方法展现出明显的预测性能优势。

    Oct, 2018

  • 用于患者表征的深度规范化嵌入

    本文介绍了一种新的对比表示学习目标和训练方案，针对临床时间序列。该方法能将高维的医疗记录数据投影到低维的封闭单位球上，以编码几何先验，从而学习患者的死亡风险和器官功能，该方法可用于在线患者监测，并可提供临床医生的决策支持和改进下游机器学习任务的性能。

    Apr, 2022

  • 知识增强的张量分解在知识图谱事实预测中的应用

    本文提出了一族新的方法，将知识图谱嵌入到实值张量中，使用这些基于张量的嵌入可以更加准确地预测新事实。通过实证评估，证明了这些张量分解模型的有效性和可靠性。

    Feb, 2019