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MM机器学习时空流行病学模型评估德国县级 COVID-19 风险
为了实现和评估公共卫生政策，我们利用机器学习技术开发了一个框架，从感染数据中提取流行病动态，其中包含一个结合了空间元胞自动机和时间易感 - 未诊断 - 感染 - 移除模型的县级时空流行病学模型，该模型显示了 CA-SUIR 模型在不同政策下
PDF4 years ago
预测遇到因果推断：治疗在临床预测模型中的作用
该研究提出了一种基于 predictimand 框架的方法来处理临床预测模型中的治疗，通过给出不同的预测问题，定义相应的 estimands，并举例说明其应用场景和适用估算器，探讨了治疗风险的预测，从而阐述明确定义 estimand 的重要
PDF4 years ago
基于多实例学习的心电图风险分层
本文提出一种使用机器学习从原始心电图 (ECG) 信号学习患者心血管死亡风险的方法，该方法通过采用多元实例学习框架从原始 ECG 信号中学习表征，并在 5000 名患者数据集上证明其可以准确地预测患者在 30、60、90 和 365 天内心
PDF6 years ago
NIPS使用神经网络预测青少年自杀尝试
本文利用深度神经网络模型，通过机器学习方法处理现有的电子健康记录，在 522,056 个加州青少年的历史记录数据中，预测出其在 2010 年是否有自杀未遂行为（二元分类问题），并取得了敏感度为 0.703，特异度为 0.980 和 AUC
PDF7 years ago
利用生成对抗网络提高电子病历深度学习风险预测的性能
本研究提出了一种基于深度半监督学习框架的 ehrGAN 模型来增强由限制的 Electronic Health Records 数据引发的风险预测绩效，并在两个真实的卫生健康数据集上的实验证明该模型可以产生逼真的数据样本，并且在生成数据的分
PDF7 years ago
NIPS基于反事实模型的可靠决策支持
本研究提出一种新的监督学习目标，预测反事实情况而不是预测现有行动策略下的结果，以支持决策制定，使用我们提出的反事实高斯过程（CGP）来预测在未来行动序列下连续时间轨迹的反事实未来进展，并证明其在风险预测和个体化治疗规划等决策支持任务上的优势
PDF7 years ago
IJCAI学习预测模型中部署成本与准确性的权衡
提出了一种基于多层布尔电路的设计成本敏感的规则化器的新框架，旨在解决医疗等领域中的风险预测问题，并在应用于重症监护病房中脓毒症的风险预测等复杂领域时，该规则化器可以在精确捕获底层成本结构的同时以极佳的准确度与成本权衡提供模型预测效果。
PDF8 years ago
DeepCare：一种用于预测医疗的深度动态记忆模型
本文介绍了一种名为 DeepCare 的深度动态神经网络，用于预测医疗结果，其基于医疗记录建模，包括以往病史、当前病情以及将来的分析，表现出了良好的疾病进展建模、干预建议和风险预测的效果。
PDF8 years ago