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摘要：概括问题在机器学习模型中很常见，尤其是在医疗保健应用中。本研究通过分析特定用例来解决现实世界中的概括及其挑战的问题：使用复发性神经网络（RNN）预测患者的再入院。尽管先前开发的RNN模型在重症监护室（MIMIC-III）数据集上获得了强大的结果，但是当应用于当地医院的数据时，它显示出近乎随机的预测精度（Moazemi等，2022）。我们假设这种差异是由于患者人口统计学，临床实践，数据收集方法和基础设施的医疗保健差异所致。通过使用时间序列的统计方法和距离指标，我们确定了模拟物和医院数据之间人口统计学和重要数据中的关键差异。这些发现突出了在医疗保健环境中开发可推广的机器学习模型的可能挑战，不仅需要改善算法解决方案，而且需要改善算法和收集医疗数据的过程。
医疗保健中概括机器学习模型的挑战
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