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利用电子健康记录 (EHR) 中的大量历史数据，我们开发了 Doctor AI，这是一种通用预测模型，涵盖观察到的医疗状况和药物使用情况。Doctor AI 是一种使用循环神经网络 (RNN) 的时间模型，开发并应用于 8 年来来自 26 万名患者和 2,128 名医生的纵向时间戳 EHR 数据。就诊记录（例如诊断代码、药物代码或程序代码）被输入到 RNN 中，以预测后续就诊的（所有）诊断和药物类别。Doctor AI 评估患者的病史以进行多标签预测（每个诊断或药物类别一个标签）。根据单独的盲测试集评估，Doctor AI 可以执行鉴别诊断，召回率高达 79%@30，明显高于几个基线。此外，我们通过将生成的模型从一个机构调整到另一个机构，而不会损失大量准确性，证明了 Doctor AI 具有很强的通用性。
医生 AI：通过循环神经网络预测临床事件
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