【摘 要】
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房颤是一种负担性疾病,根据患者电子病历数据来对患者进行房颤预测,具有重要的社会意义和临床意义。现有的基于患者电子病历数据的房颤预测模型大多都是使用传统特征工程结合统计学方法来实现的,对电子病历这种高维数据的处理能力有限。最新的一些基于深度学习算法的疾病预测模型存在这样的问题:基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的模型无法提取患者电子病历数据中的时序性
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房颤是一种负担性疾病,根据患者电子病历数据来对患者进行房颤预测,具有重要的社会意义和临床意义。现有的基于患者电子病历数据的房颤预测模型大多都是使用传统特征工程结合统计学方法来实现的,对电子病历这种高维数据的处理能力有限。最新的一些基于深度学习算法的疾病预测模型存在这样的问题:基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的模型无法提取患者电子病历数据中的时序性特征;而基于循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）的模型忽略了各医学变量间的差异性特征。针对这种情况,本文主要致力于研究一种可以利用患者电子病历数据来预测其未来是否发生房颤的方法。本文主要研究工作如下:（1）提出一种不需要相关专业人员协助的房颤预测模型。该模型利用CNN结构擅长于捕获数据中复杂关系的优势,使用一个独立的CNN模块提取各医学变量间的差异性特征;同时利用融合了注意力机制的RNN结构擅长于捕获数据中时序性特征的特点,使用一个独立的RNN模块捕获电子病历数据中的时序性特征以及各变量间的相关性特征。（2）为了验证本研究提出的模型的有效性,本文设计了一系列对比实验,将本文提出的模型与已有的各种模型进行比较。首先比较传统机器学习模型和深度学习模型的优劣,然后将CNN模型和RNN模型进行比较,最后将本文提出的模型与现有的一些模型进行比较。在真实医院数据上进行的实验结果表明,本文提出的模型具有更高的准确度,F1值增加了2.14%,AUC值增加了1.32%。
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