MPRE:疾病预测的多角度患者表示提取器
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。基于电子健康记录(EHR)的患者表征学习是一项关键任务,旨在有效提取动态特征的有用信息。我们提出了多角度患者表征提取器(MPRE),通过频率转换模块(FTM)提取动态特征的趋势和变异信息,在 2D 多提取网络(2D MEN)中捕获趋势和变异之间的相关性,并通过一阶差异注意机制(FODAM)自适应计算邻近变异的对疾病诊断的贡献。实验证明,MPRE 在 AUROC 和 AUPRC 等方面优于最先进的基准方法。
研究者提出了多角度患者表征提取器(MPRE),通过频率转换模块(FTM)提取动态特征的趋势和变异信息,并在2D多提取网络(2D MEN)中捕获趋势和变异之间的相关性。实验证明,MPRE在AUROC和AUPRC等方面优于基准方法。