用于疾病进展聚类的深度嵌入解释
机器学习
2023-08-01 v2 计算与语言
机器学习
定量方法
摘要
我们提出了一种在患者聚类背景下解释深度嵌入的新方法。我们在来自 UK Biobank 的 2 型糖尿病患者参与者数据集上评估了我们的方法，并展示了对疾病进展模式具有临床意义的洞察。
引用
@article{arxiv.2307.06060,
title = {Interpreting deep embeddings for disease progression clustering},
author = {Anna Munoz-Farre and Antonios Poulakakis-Daktylidis and Dilini Mahesha Kothalawala and Andrea Rodriguez-Martinez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.06060},
year = {2023}
}
备注
Workshop on Interpretable ML in Healthcare at International Conference on Machine Learning (ICML), Honolulu, Hawaii, USA. 2023