使用深度强化学习从电子健康记录中提取诊断路径
机器学习
2023-11-16 v3
摘要
临床诊断指南旨在规定可能导致诊断的步骤。受指南启发，我们旨在学习从电子健康记录中获得正确诊断所需执行的最优动作序列。我们将多种深度强化学习算法应用于该任务，并在一个合成但真实的数据集上实验，以鉴别诊断贫血及其亚型，特别评估了各种方法对噪声和缺失数据的鲁棒性。实验结果表明，深度强化学习算法相较于最先进的方法具有竞争性性能，并且具有额外优势：它们能够逐步生成通向建议诊断的路径，从而既可以指导也可以解释决策过程。
引用
@article{arxiv.2305.06295,
title = {Extracting Diagnosis Pathways from Electronic Health Records Using Deep Reinforcement Learning},
author = {Lillian Muyama and Antoine Neuraz and Adrien Coulet},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.06295},
year = {2023}
}
备注
Extended Abstract presented at Machine Learning for Health (ML4H) symposium 2023, December 10th, 2023, New Orleans, United States, 17 pages