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【24h】

Feature Extraction from Electronic Health Records of Diabetic Nephropathy Patients with Convolutioinal Autoencoder

机译：糖尿病肾病患者的电子健康记录特征提取促进型妇女综合症患者

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This paper describes a feature extraction technology from event sequence of lab tests in electronic health record (EHR) for modeling diabetic nephropathy. We used a stacked convo-lutional autoencoder which can extract both local and global temporal information from the event sequence. The extracted features can be interpreted as similarities to a small number of typical sequences of lab tests. The extracted features in our prototyping experiment were promising for understanding of the long-term course of the disease.
机译：本文介绍了来自电子健康记录（EHR）中实验室测试事件序列的特征提取技术，用于造型糖尿病肾病。 我们使用了一个堆叠的康复诽谤AutoEncoder，可以从事件序列中提取本地和全局时间信息。 提取的特征可以被解释为与少量实验室测试序列的相似性。 我们的原型实验中提取的特征是有希望了解对疾病的长期过程。

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