在本次讲座中,
1)他举例说明如何使用递归神经网络(RNN)来模拟电子健康病例(EHR)中事件之间的时间关联,并用以预测心力衰竭。
2)他介绍可两种可解释模型:用于预测临床注释的医学代码的CAML,以及用于建模纵向EHR数据的RETAIN。
3)他介绍了与范德堡大学合作研究的敌对网络(medGAN),用于生成真实的合成病人病例。
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楼主: asuzi
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2004
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人工智能及大数据分析研讨会 | 针对电子病历记录的可解释性深度学习模型 |
高中生 30%
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