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基于深度学习的医疗电子数据特征学习方法

文献类型： 中文期刊

作者： 王婷 1 ; 王娜 2 ; 崔运鹏 1 ; 刘娟 1 ;

作者机构： 1.中国农业科学院农业信息研究所

2.96962部队

关键词： 深度学习;特征学习;医疗电子数据;联合用药;不良事件

期刊名称： 应用科学学报

ISSN： 0255-8297

年卷期： 2023 年 41 卷 001 期

页码： 41-54

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 面向高维异构的医疗电子数据,如何才能有效开展特征学习以优化患者联合用药不良预后的风险预测?针对此问题,提出一种基于深度学习的医疗电子数据特征学习方法.首先结合深度学习长短期记忆网络模型和深度稀疏自动编码模型学习具有时序特性的患者联合用药数据的特征表示,并通过二分k-均值聚类方法形成联合用药综合表达因子.然后构建风险预测特征向量和风险相关特征向量,分别用于联合用药的不良预后风险预测和风险相关性分析.最后将该方法与已有的传统方法在真实医疗电子数据集上进行对比实验,结果表明:该方法在患者联合用药的不良预后风险预测中,准确率比传统方法提高了 5%~10%,误判率降低了 3%~5%,具有较好的风险预测性能.

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