時間経過の不規則性を解決！T-LSTM を用いた深層学習モデルによる患者プロファイル抽出手法の提案

時間経過の不規則性を解決！T-LSTM を用いた深層学習モデルによる患者プロファイル抽出手法の提案

3つの要点 ✔️ 慢性腎臓疾患（CKD）の長期的な傾向を抽出する時系列深層学習モデルの提案 ✔️ ランダムサン...概要を表示 3つの要点 ✔️ 慢性腎臓疾患（CKD）の長期的な傾向を抽出する時系列深層学習モデルの提案 ✔️ ランダムサンプリングされた患者データによる T-LSTM を使用 ✔️ 不規則な時間特性を考慮した学習により、CKD患者特有のプロファイルを特定 Learning Deep Representations from Clinical Data for Chronic Kidney Disease written by Duc Thanh Anh Luong,Varun Chandola (Submitted on 1 Oct 2018 (v1), last revised 9 Feb 2019 (this version, v2)]) Comments: Published by arXiv Subjects: Machine Learning (cs.LG); Machine Learnin