医院患者亚型的识别、解释与临床评估
机器学习
2023-01-20 v1
摘要
我们提出了一个流水线，其中使用无监督机器学习技术自动识别 2017 至 2021 年间在一家大型英国教学医院入院的医院患者亚型。借助最先进的解释性技术，所识别的亚型被解释并赋予临床意义。同时，临床医生在其临床知识背景下评估了所识别患者亚型的簇内相似性与簇间差异。通过对照自动解释与基于临床医生的解释之输出，我们旨在凸显将机器学习技术与临床专业知识相结合的互利之处。
引用
@article{arxiv.2301.08019,
title = {Identification, explanation and clinical evaluation of hospital patient subtypes},
author = {Enrico Werner and Jeffrey N. Clark and Ranjeet S. Bhamber and Michael Ambler and Christopher P. Bourdeaux and Alexander Hepburn and Christopher J. McWilliams and Raul Santos-Rodriguez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.08019},
year = {2023}
}