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使用智能手机时间序列数据远程预测帕金森病患者的药物状态
本文提出了一种基于 Transformer 模型对帕金森病患者远程监测数据进行分析,以实现个性化远程医疗技术的方法,结果表明该方法在通过考察患者历史数据学习权重后在预测药物状态方面取得了良好的效果。
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2 years ago
ICML
使用多任务高斯过程循环神经网络分类器学习检测脓毒症
本文介绍了一种可伸缩的端到端分类器,它使用连续的生理时间序列和药物数据来准确预测败血症的发作,并且可以在高度不确定、频繁缺失和不规则采样率的真实临床数据中工作。通过使用任务多元高斯过程模型和基于回归神经网络的黑盒分类器,我们表明在大规模的医
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7 years ago
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