朝向心电图分析的定量精确度:利用状态空间模型、自监督和患者元数据
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究探索了改进自动心电图分析系统定量准确性的三个因素:利用结构化状态空间模型、自监督学习以及患者基本信息,并验证了它们在心电图分析算法的发展中的积极作用。
本研究使用深度状态空间分析框架,通过对电子健康记录进行时间序列无监督学习,实现了对疾病发展相关的患者潜在状态的学习、可视化和聚类。通过评估癌症患者的时间序列实验室数据,成功发现了与预后相关的潜在状态,并通过可视化和聚类分析确定了与抗癌药物特征性状态转换期间患者状态和检测项目的时间转变。本框架在捕捉可解释潜在空间方面超越了现有方法,有望增加我们对电子健康记录中疾病进展的理解,有助于治疗调整和预后决策。