【摘 要】
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电子健康数据在数量、精细度和可用性等方面的提升,为数据驱动的信息化精准医疗健康服务提供了一个前所未有的机会。精准地定位出高死亡风险患者有助于医护人员及时调整干预措施,对患者病情控制及医疗资源调度有重要作用。与其他数据类型不同,电子健康数据有种类多、数据量大、存在噪声、数据缺失和异构等特点,传统的预测模型无法很好地处理此类不规则数据,给面向电子健康数据的算法建模带来了挑战。针对以上问题,本文提出了一
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电子健康数据在数量、精细度和可用性等方面的提升,为数据驱动的信息化精准医疗健康服务提供了一个前所未有的机会。精准地定位出高死亡风险患者有助于医护人员及时调整干预措施,对患者病情控制及医疗资源调度有重要作用。与其他数据类型不同,电子健康数据有种类多、数据量大、存在噪声、数据缺失和异构等特点,传统的预测模型无法很好地处理此类不规则数据,给面向电子健康数据的算法建模带来了挑战。针对以上问题,本文提出了一种用于ICU患者风险预警的方法,本文的研究内容如下:（1）数据缺失和间隔不规则问题是医疗时间序列的内在不规则特征,针对数据的不规则特性,提出了一个处理不规则医疗时间序列的模型IMTSM。IMTSM引入了时间衰减、时间注入和阶段时间门三种时间感知机制对传统GRU进行增强。采用时间衰减来改善数据缺失的问题;通过引入阶段门来模拟不规则采样,增加时间感知能力;同时将时间映射成与输入向量长度相同的向量注入模型中,以达到对时间属性的修饰效果。在MIMIC-III上的实验结果表明,该模型相比基线取得了更好的预测效果。（2）针对电子健康数据中存在噪声和数据间关联复杂的问题,利用时间序列中的依赖关系,在IMTSM的基础上提出了改进模型IMTS-MAM,该模型由注意力模块和时间聚集模块组成。IMTS-MAM通过注意力机制,根据特征与预测任务的相关性为特征分配不同的注意力权重,给予相关性高的特征更多的关注;时间聚集模块采用Transformer和卷积结合的双路径结构来学习时间序列的依赖关系,并通过多任务学习利用不同预测任务间的相关性进一步增强对上下文依赖的捕获能力。实验表明改进的模型取得了更好的性能。（3）针对ICU患者高风险问题和ICU医护人员预警疲劳等实际问题,结合本文提出的IMTS-MAM算法设计并实现了一个ICU患者风险预警原型系统。实现了风险预警从电子健康数据输入到预警下发的全过程,辅助医护人员增强对高风险患者的监控力度。ICU患者风险预警系统在辅助改善患者病情和降低医护人员监控负担的同时,对减少患者开销和医疗资源消耗有间接的帮助作用。
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