【摘 要】
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准确性和可解释性是决定预测模型是否能够成功应用的两个主要因素。Logistic回归等统计分析模型尽管预测精度不高,但因其易于表达而被广泛采用。与之相对的基于循环神经网络(
【机 构】
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西安工程大学计算机科学学院,西安交通大学第一附属医院网络信息部,西安交通大学第一附属医院重症医学科
【基金项目】
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陕西省社会发展科技公关项目(2016SF-006),西安交通大学第一附属医院院基金软科学项目(2018RKX-04)
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准确性和可解释性是决定预测模型是否能够成功应用的两个主要因素。Logistic回归等统计分析模型尽管预测精度不高,但因其易于表达而被广泛采用。与之相对的基于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)等深度学习“黑盒模型”,准确率较高却通常难以理解。在医疗领域上述因素的权衡是目前相关研究面临的巨大挑战,通过对某三甲医院CIS系统采集住院患者生理指标数据进行实验分析,建立了基于可解释的层次注意力网络(Interpretable Hierarchical Attention Network,IHAN)用于提
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