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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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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
- 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，能够在真实临床数据中工作。
- 分类器在高度不确定、频繁缺失和不规则采样率的情况下表现良好。
- 采用多元高斯过程模型和回归神经网络，提升了分类器的性能。
- 在医院数据中，该分类器的表现优于现有的新闻评分，改进幅度为19.4%和55.5%。
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