11、医疗数据处理与智能交互系统研究

医疗数据处理与智能交互系统研究

1. 医院再入院预测框架

在医疗领域，准确预测患者的再入院风险对于优化医疗资源分配和提高患者护理质量至关重要。为了实现这一目标，研究人员提出了一种新颖的深度学习框架，用于预测患者的再入院风险。

1.1 基本符号与问题定义

患者旅程数据集由患者按时间顺序排列的就诊记录组成，用 $V = {V_1, V_2, …, V_T}$ 表示。每个就诊记录 $V_t$ 包含人口统计学和临床特征。人口统计学特征包括年龄和性别，用 $D_t \in R^{1×M}$ 表示；临床特征用 $C_t \in R^{1×N}$ 表示。对于每个就诊记录，提供了二元任务的就诊事件级标签 $Y_t$，其中 $Y_t = 1$ 表示患者在 30 天内再入院，否则 $Y_t = 0$。任务的目标是通过学习给定数据集中的 $V$ 来预测 $Y_t$。

1.2 提出的框架

为了解决上述挑战，研究人员提出了一种新的深度学习框架，该框架主要包括个性化特征学习与嵌入和个性化预测两个模块。
- 个性化特征学习与嵌入
- 临床特征 ：使用逻辑函数建模诊断信息的影响，公式为 $f_{Diag}(C, Y ; W_{Diag}) = {1 + exp{−W_{Diag} · (C_{Diag} - \phi)}}^{-1}$，其中 $C_{Diag}$ 表示诊断，$W_{Diag} \in R$ 是用于建模预测任务相应影响的特定参数，$\phi$ 是预定义标量，设置为 90。
- 捕捉临床特征的相互依赖关系并生成注意力特征表示 </