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利用联邦学习和差分隐私对电子健康档案进行隐私保护的机器学习
电子健康记录（EHR）是医疗提供者用来存储患者的医疗记录的电子数据库，其中可能包括诊断、治疗、费用和其他个人信息。机器学习算法可用于提取和分析患者数据以改善患者护理。患者记录包含诸如社保号码和居住地址等高度敏感信息，因此需要使用联邦学习和差
PDF13 days ago
评估纵向数据在阿尔茨海默病预测中的意义
利用变压器编码器模型来表征纵向患者数据的重要性，以预测阿尔茨海默病（AD）的进展。我们的模型 LongForMAD 利用包含多模态数据的患者访问序列中嵌入的全面时间信息，提供对疾病进展的更深入理解，比仅基于单次访问数据获得的理解更有效。我们
PDFa month ago
利用机器学习预测结核病治疗结果：卡纳塔克邦结核病数据研究
该研究通过使用机器学习，特别是结合表格数据，更准确地预测结核病（TB）的治疗结果，将这一预测任务转化为二元分类问题，并通过来自印度国家结核病控制计划的 50 万多个病人记录的数据生成风险评分。数据预处理是该研究的关键组成部分，在验证集上获得
PDF4 months ago
连接医疗设备的多变量时间序列聚类模型的比较研究
在医疗保健领域，通过收集多变量时间序列的患者数据，可以全面了解患者的健康状况。在缺少标签的情况下，可以利用预测模型预测未来值，并且形成潜在的聚类空间。我们比较了两种模型（M AGMAC LUST 和 DGM2），通过使用 Withing 的
PDF6 months ago
考虑不同共病程度的改进基于 ICD 的语义相似度
通过使用语义相似性算法，考虑到并发症变异，本研究比较了 80 种已建立的算法在以 ICD 代码集为基础的语义相似性方面的表现，结果显示目前的语义相似性算法在考虑到并发症变异时表现良好，并且达到了与专家基本事实的相关性为 0.75 的最佳结果
PDFa year ago
大型语言模型利用多模态数据改善阿尔茨海默氏病诊断
本研究采用预训练的大型语言模型以加强对患者非图像化数据的利用，取得了 ADNI 数据集方面的最佳结果。
PDFa year ago
使用变形金刚模型基于电子医疗记录预测阻塞性睡眠呼吸暂停的治疗费用
使用两个 Transformer 模型，结合患者足够长的访问历史和多种情境，预测阻塞性睡眠呼吸暂停患者接下来一年的访问费用，以帮助医疗决策者进行精细的财务管理和预算分配。
PDFa year ago
ICMLDRTCI：学习分离表示从而实现时间因果推断
该研究介绍了一种对患者数据历史信息的循环表示进行对抗训练，以处理时间变量混淆问题的方法，同时将协变量表示分离成影响治疗选择、影响患者结局以及两者影响的各独立要素，致力于隔离选择偏差并限制平衡努力，从而避免不必要的协变量平衡。
PDF2 years ago
STAN：基于实际证据的时空关注网络用于疫情预测
本文通过使用真实世界患者数据和地理数据以及传染病传播定律设计的损失项来提高预测准确性，提出了一种基于定位注意力和空间 - 时间图卷积网络的流行病预测方法，并在 COVID-19 数据集上进行了测试。结果表明，这种方法在短期和长期预测中均优于
PDF4 years ago
深度学习预测髋部骨折，利用混杂患者和医疗变量
使用深度学习模型对 17,587 个 X 光片进行训练，研究了骨折的影像学特征、患者特征和医院过程特征对其影响，发现这些因素是计算机辅助诊断算法预测的主要来源，表明应该进一步研究深度学习决策过程以有效协作。
PDF6 years ago
NIPS利用不适画作进行诊断预测
本论文探讨了利用机器学习应用于不适感绘画数据以做出诊断预测的可能性和潜在价值，并通过实验验证了机器学习在医疗过程中的重要作用和前景。
PDF8 years ago