HAD-Net：基于混合注意力扩散网络的血糖水平预测
机器学习
2021-11-16 v1 机器学习
摘要
数据驱动的血糖水平预测模型尽管预测准确，却常无法提供有意义的洞察。然而在医学中语境理解至关重要，尤其对于糖尿病管理。本文提出 HAD-Net：一种从生理模型向深度神经网络蒸馏知识的混合模型。它通过受生物学启发的深度学习架构对葡萄糖、胰岛素与碳水化合物的扩散建模，并以 ODE 专家模型约束的循环注意力网络定制。我们将 HAD-Net 应用于2型糖尿病患者的血糖水平预测，在取得有竞争力性能的同时，提供了随时间变化的胰岛素与碳水化合物扩散的合理度量。
引用
@article{arxiv.2111.07455,
title = {HAD-Net: Hybrid Attention-based Diffusion Network for Glucose Level Forecast},
author = {Quentin Blampey and Mehdi Rahim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.07455},
year = {2021}
}
备注
Machine Learning for Health (ML4H) - Extended Abstract