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mimic-iii database
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电子健康记录的个性化事件预测
通过对 MIMIC-III 数据库中的患者临床事件序列进行分析和测试,我们提出并研究了多种新的事件序列预测模型和方法,旨在更好地调整个体患者和其特定状况的预测。
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a year ago
用于可解释 ICD 编码的层级标签关注 Transformer 模型
本文提出了一种基于层次化标签关注 Transformer 模型(HiLAT)的方法,用于从医疗文件中解释预测 ICD 代码。研究结果表明 HiLAT 与 ClinicalplusXLNet 相比在 MIMIC-III 中的前五十个 ICD-
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2 years ago
对于患者表型,规则模型和深度学习模型的比较
本文研究了深度学习技术在自然语言处理中是否可以有效用于患者表型特征提取和预测,并与传统 NLP 方法进行比较。结果表明,卷积神经网络是一种性能优良且易解释的深度学习方法,可以有效提高患者表型预测的性能,降低注释复杂度,并自动学习与每个患者表
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7 years ago
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