基于滑动窗口与循环分类器的患者健康状态预测
机器学习
2016-12-05 v1 机器学习
摘要
重症监护病房(ICUs)中的床旁监护仪经常误报警，减慢响应时间并使护士对警报脱敏(Chambrin, 2001)，导致真实警报被忽略(Hug et al., 2011)。我们比较了滑动窗口预测器与循环预测器，从 ICU 多变量时间序列中分类患者健康状态；我们报告了对于四个目标中的三个，RNN 的性能略有提升。
引用
@article{arxiv.1612.00662,
title = {Predicting Patient State-of-Health using Sliding Window and Recurrent Classifiers},
author = {Adam McCarthy and Christopher K. I. Williams},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.00662},
year = {2016}
}
备注
NIPS 2016 Workshop on Machine Learning for Health