一种基于知识蒸馏的多变量临床时间序列中的感染性休克预测方法
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内容提要
本文介绍了一种可伸缩的端到端分类器，用于预测败血症发作。该分类器使用生理时间序列和药物数据，并能在真实临床数据中工作。通过使用多元高斯过程模型和回归神经网络，该分类器在医院数据中表现优于新闻评分，改进了19.4％和55.5％。
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