RETAIN: 使用反向时间注意力机制的医疗预测模型
RETAIN 是一个用于医疗应用的可解释预测模型，它由 Python 和 Theano 编程语言开发而成。该模型通过使用神经网络注意力机制，能够对患者的医疗记录进行预测，并解释每个医疗代码（诊断代码、药物代码或程序代码）在不同访问中的贡献。
核心功能
RETAIN 的核心功能是预测给定患者是否会患上某种疾病，同时解释每个医疗代码如何影响预测结果。它通过以下机制实现：
- 反向时间注意力机制：模型关注最近的医疗记录，认为新信息比旧信息更重要。
- 可解释性：模型能够量化每个医疗代码对最终预测结果的正面或负面影响。
最近更新的功能
项目的最近更新主要集中在提高模型的性能和可解释性，以下是包含的主要更新：
- 优化了数据预处理流程，使得从原始医疗数据到训练模型的转换更加高效。
- 改进了模型的训练过程，通过调整超参数，提高了模型的准确性和泛化能力。
- 增加了对不同类型医疗代码表示的支持，允许用户使用自定义的代码表示。
- 提供了一个简单的示例，展示了如何使用 MIMIC-III 数据集来训练和测试模型。
通过这些更新，RETAIN 模型不仅提高了预测的准确性，也使得模型的输出更加易于理解和解释，有助于医疗专业人员更好地理解患者的健康状况。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
