Temporal Feature Set from Electronic Health Records
2018 年 2018 巻 AIMED-006 号 p. 11-
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2018 年 2018 巻 AIMED-006 号 p. 11-
電子カルテはある患者に対する医療のイベントの時系列データを含んでおり、私たちは、そのデータから特定の疾病のための発症リスク予測モデルを作成することができます。 高精度を達成するためには、時系列の変化を捉えて、それを特徴量に反映することが必要です。患者は頻繁に通院することが少ないために、時系列データに対してCNNなどの高度な手法を使用することが難しいです。そのため、本論文では時系列データからの特徴量の抽出方法を提案します。実際の電子カルテデータを使用して実験を行い、提案手法がベースラインを上回ったことを確認しました。
