Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Các mô hình học sâu tiên tiến và ứng dụng trong phân tích chuỗi thời gian lâm sàng

Luận văn sẽ xây dựng một mô hình học sâu áp dụng cơ chế Attention kết hợp với mạng BiLSTM dự đoán sự kiện lâm sàng cho 3 sự kiện mục tiêu đó là Nhiễm trùng máu (SEPSIS), Nhồi máu cơ tim (MI), và nồng độ Vancomycin trong huyết thanh sau 24 giờ dùng thuốc Vancomycin. | Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin Các mô hình học sâu tiên tiến và ứng dụng trong phân tích chuỗi thời gian lâm sàng ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THỊ CẨM VÂN CÁC MÔ HÌNH HỌC SÂU TIÊN TIẾN VÀ ỨNG DỤNG TRONG PHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN LÂM SÀNG LUẬN VĂN THẠC SĨ Ngành Hệ thống thông tin HÀ NỘI - 2019 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Nguyễn Thị Cẩm Vân CÁC MÔ HÌNH HỌC SÂU TIÊN TIẾN VÀ ỨNG DỤNG TRONG PHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN LÂM SÀNG LUẬN VĂN THẠC SĨ Ngành Hệ thống thông tin Cán bộ hướng dẫn . Hà Quang Thuỵ TS. Trần Mai Vũ HÀ NỘI - 2019 Tóm tắt Trong thập kỉ qua lượng dữ liệu được lưu trữ trong hồ sơ sức khỏe điện tử Electronic Heath Records tăng lên nhanh chóng việc sử dụng các hệ thống EHR đã tăng lên rất nhiều ở cả bệnh viện và cơ sở chăm sóc. Các hệ thống EHR lưu trữ dữ liệu liên quan đến mỗi lần gặp bệnh nhân bao gồm thông tin nhân khẩu học chẩn đoán xét nghiệm và kết quả trong phòng thí nghiệm đơn thuốc hình ảnh X quang ghi chú lâm sàng . Mặc dù được thiết kế chủ yếu để cải thiện hiệu quả chăm sóc sức khỏe từ quan điểm vận hành nhiều nghiên cứu đã tìm thấy việc sử dụng cho các ứng dụng tin học lâm sàng. Trong những năm gần đây cộng đồng nghiên cứu về chăm sóc sức khỏe ứng dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo ngày càng tăng để cung cấp các phương pháp phân tích dữ liệu lớn và hỗ trợ ra quyết định trong chẩn đoán lâm sàng. Một trong những lý do chính cho điều này là tác động to lớn của việc áp dụng các kĩ thuật học sâu để sử dụng dữ liệu lớn trong các trường hợp phân tích hồ sơ chăm sóc sức khỏe phức tạp. Luận văn sẽ xây dựng một mô hình học sâu áp dụng cơ chế Attention kết hợp với mạng BiLSTM dự đoán sự kiện lâm sàng cho 3 sự kiện mục tiêu đó là Nhiễm trùng máu SEPSIS Nhồi máu cơ tim MI và nồng độ Vancomycin trong huyết thanh sau 24 giờ dùng thuốc Vancomycin. Đồng thời luận văn trích xuất các đặc trưng tương ứng với 3 sự kiện mục tiêu từ cơ sở dữ liệu MIMIC-III và xây dựng mô hình cơ sở sử dụng các mô hình độc lập

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
4    56    2    04-05-2024
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.