基于改进的LSTM的临床路径预测研究

来源 :首都经济贸易大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:w_mz2007
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医院中传统的临床路径,大多都是由各方医务人员凭借自身经验共同制定而成,具有很强的主观性。又由于临床数据类型复杂、隐私性强,患者数量过多且个体差异大,导致单病种内患者的治疗方案不尽相同,因此很难针对各病种建立出各自典型的临床路径来。针对临床路径的数据特征,本文将深度学习循环神经网络中的LSTM结构与流程挖掘活动预测理论相结合,共同应用到对医疗临床路径的预测中。临床路径中包含了顺序的诊疗活动,而我们的方法就是利用LSTM神经网络对临床路径中下一时刻的活动进行预测。本文使用LSTM神经网络,并在其基础模型结构上加以改进,引入卷积神经网络的卷积层与池化层,从而提出了基于改进的LSTM的临床路径预测模型。本文的研究,对于深度学习、流程挖掘等技术在医疗领域临床路径活动预测的应用上有一定的实际意义。而对于医务人员来说,可以帮助他们更好的建立病种的临床路径,提高就诊效率,减少时间与资源上的浪费。本文使用医疗场景下的真实数据对模型的性能进行评估,并与其他的预测模型对比,来验证本文提出模型的效果。通过实验结果表明,本文提出的基于改进的LSTM的临床路径预测模型,与基础的CNN和LSTM模型相比,在准确率、交叉熵损失和复杂度三个指标上都取得了不错的效果。
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