基于电子健康档案中异构时态数据的学习

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电子健康档案包含大量的纵向数据,对于生物医学信息学研究很有价值。然而,由于数据的复杂结构,包括随时间不均匀分布的临床事件,对标准学习算法提出了挑战。时态数据建模的一些方法依赖于从时间序列中提取单一值,导致有潜在价值时序信息的丢失。因此,如何更好地解释临床数据的时效性,仍然是一个重要的研究问题。本文研究了电子健康档案中时态数据新的表示方法,这些表示保留了时序信息,并且可以由标准机器学习算法直接处理。基于时间序列数据符号化表示的研究方法有多种不同的方式。使用电子健康档案真实数据库中临床测量的数据集的实证研究结
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