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基于深度表示学习的医学重症监护病房急性呼吸衰竭动态轨迹表型研究
通过深度表示学习的方法，该研究揭示了散发性与急性呼吸衰竭的临床轨迹的不同群体，并对不同的死亡率和严重程度进行了特征化，这将为有效的预后和个体化的治疗策略提供重要的临床见解。
PDF2 months ago
基于临床时间序列的转换器方法接近不良事件检测
我们的研究旨在开发一种异常检测系统，以识别与预期临床发展不符的偏差。通过分析挪威北部医院信托公司（NHT）获得的 16 个月的生命体征记录，我们采用基于 STraTS 变压器架构的自监督框架来表示时间序列数据。然后，利用各种聚类技术对这些表
PDF8 months ago
通过深度时间插值和聚类网络在生理特征上识别急性疾病表型
通过研究对医院入院的最初几个小时进行聚类分析，提取生命体征数据，确定患者表型与病理生理特征及结果，以支持早期临床决策，对分析重现性和与生物标志物的相关性使用了一个规模较大的数据集。
PDFa year ago
SUSTain: 可扩展的无监督张量评分及其在表型研究中的应用
本文介绍了一种新的方法 ——SUSTain，将实值矩阵和张量分解扩展至数据的值为整数的情况，该方法可以处理病历数据以提取患者表型，并获得了良好的结果。
PDF6 years ago
使用自编码器发现患者表型
使用自编码器创建患者表型的低维嵌入，比较采用连接时间步长的输入的自编码器和递归序列到序列自编码器的性能，通过使用 Beth Israel Deaconess Hospital 的最新 MIMIC III 数据集对近 35,500 名患者进行
PDF7 years ago