机构名称：
¥ 1.0
摘要。在改善公共医疗保健应用（例如计算机辅助诊断系统）方面，学习医学障碍的低维表示非常重要。现有方法依靠电子健康记录（EHR）作为其唯一的信息来源，并且不利用丰富的外部医学知识，因此它们忽略了医疗概念之间的相关性。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的多信息源杂种信息网络（HIN），以建模EHR，同时纳入了外部医学知识，包括ICD-9-CM和网格，以进行丰富的网络架构。我们的模型非常了解EHR的结构以及它所指的医学概念之间的相关性，并学习了语义反射医学概念的嵌入。在例外，我们的模型在各种医疗数据挖掘任务中都优于无监督的基线。
嵌入医学概念的多信息源
主要关键词
相关文件推荐
