基于注意力循环神经网络的深度个性化血糖水平预测
机器学习
2021-09-08 v2 神经与进化计算
摘要
在本文中，我们研究血糖预测问题并提供一种深度个性化解决方案。对糖尿病患者而言，预测血糖水平具有重要价值，因为血糖异常的并发症十分严重，有时甚至导致死亡。因此，拥有一个能够准确、快速警告患者潜在问题的模型至关重要。为开发更好的血糖预测深度模型，我们分析数据并检测出重要模式。这些观察帮助我们提出了一种相较现有方法具有若干关键优势的方法：1-它为每个患者学习一个个性化模型以及一个全局模型；2-它使用注意力机制和提取的时间特征来更好地学习数据中的长期依赖关系；3-它提出了一种针对时间序列数据的新颖、鲁棒的训练流程。我们在真实数据集上实证展示了我们模型的有效性。
引用
@article{arxiv.2106.00884,
title = {Deep Personalized Glucose Level Forecasting Using Attention-based Recurrent Neural Networks},
author = {Mohammadreza Armandpour and Brian Kidd and Yu Du and Jianhua Z. Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.00884},
year = {2021}
}
备注
8 pages, accepted to IJCNN 2021