《計算機應用研究》|Application Research of Computers

基于FT-LSTM模型的臨床事件診斷序列預測研究

Research on intelligent diagnosis sequence prediction based on ft-lstm model

免費全文下載 (已被下載 次)  
獲取PDF全文
作者 王露潼,王紅,宋永強,王倩
機構 山東師范大學 信息科學與工程學院;山東省分布式計算軟件新技術重點實驗室
統計 摘要被查看 次,已被下載
摘要 針對不同患者的臨床數據信息難以得到合理表示,且事件之間時間間隔不同,從而導致預測困難等問題,提出一種基于詞向量表示,并添加時控單元的時控長短期記憶神經網絡(FT-LSTM)預測模型。首先通過FastText方法對醫學事件進行可解釋性的向量表示,以更有效地捕獲富含醫學信息的概念關系;然后針對臨床數據對時間戳有著強依賴性的現象,在原有LSTM模型的基礎上設計時控門,以更好地捕獲長短期信息,對事件信息進行建模,從而改善預測表現。在MIMICⅢ數據集上的實驗結果表明,使用FT-LSTM模型預測的召回率、準確率皆高于多種對比模型,證明了該方法的有效性。
關鍵詞 電子病歷;長短期記憶神經網絡;詞向量表示;醫學概念;可變時間間隔
基金項目 國家自然科學基金資助項目(61672329,61373149,61472233,61572300,81273704)
山東省科技計劃資助項目(2014GGX101026)
山東省教育科學規劃資助項目(ZK1437B010)
山東省泰山學者基金資助項目(TSHW201502038,20110819)
山東省精品課程資助項目(2012BK294,2013BK399,2013BK402)
本文URL http://www.ziusle.tw/article/02-2020-10-011.html
收稿日期
修回日期
頁碼 -
中圖分類號 TP183
文獻標志碼
中超外援名额