临床推荐系统：利用神经网络集成预测医疗专科诊断选择
机器学习
2020-07-24 v1 信息检索
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摘要
对临床专业知识和设施等关键医疗资源的日益增长的需求，推动了基于人工智能（AI）的决策支持系统的出现。我们解决了专科转诊临床检查项目预测的问题。作为人工创建的临床检查清单的替代方案，我们提出了一种数据驱动模型，该模型基于从电子健康记录（EHR）中提取的患者最新临床记录，推荐必要的诊断流程集合。这有可能使医疗系统能够扩大患者对初始医疗专科诊断检查的及时获取。所提出的方法基于前馈神经网络的集成，与常规临床检查清单相比实现了显著更高的准确率。
引用
@article{arxiv.2007.12161,
title = {Clinical Recommender System: Predicting Medical Specialty Diagnostic Choices with Neural Network Ensembles},
author = {Morteza Noshad and Ivana Jankovic and Jonathan H. Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.12161},
year = {2020}
}
备注
Proceedings of 2020 KDD Workshop onApplied Data Science for Healthcare (KDD 2020).ACM