期刊专题

10.11896/jsjkx.230200216

基于对比学习的疾病诊断预测算法

引用
疾病诊断预测旨在利用电子健康数据建模疾病进展模式,预测患者未来的健康状况,其在辅助临床决策、医疗保健服务等领域得到广泛应用.为了进一步发掘就诊记录中有价值的信息,提出了 一种基于对比学习的疾病诊断预测算法.对比学习通过衡量样本间相似度为模型提供自监督训练信号,提升模型的信息捕捉能力.所提算法通过对比训练挖掘相似患者之间的共性知识,增强模型学习患者表征的能力;为了捕获更加全面的共性信息,还进一步挖掘了 目标患者相似群体的信息作为辅助信息刻画患者健康状态.在公开数据集上的实验结果表明,相比Retain,Dipole,LSAN和GRASP算法,所提算法在再入院预测任务的AUROC和AUPRC指标上分别提升2.9%和8.1%以上,在诊断预测任务的Recall@10和MAP@10指标上分别提升2.1%和1.8%以上.

诊断预测、深度学习、对比学习、聚类、相似患者

50

TP311(计算技术、计算机技术)

2023-07-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

46-52

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

50

2023,50(7)

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