Teitl: LSTM Ensemble ar gyfer Canfod Digwyddiadau Prin
Crynodeb
Gydag astudiaeth gymhleth clefydau prin, mae'n hanfodol dod o hyd i nodweddion clinigol nodedig sy'n caniatáu diagnosis cywir neu ddiagnosis cynnar o bosibl. Fodd bynnag, fel yr awgrymwyd yn y dosbarth o gyflyrau o'r fath, mae ei brinder yn ffactor sy'n cyfrannu at y ffaith nad yw wedi ei astudio'n ddigonol. Math o glefyd prin sydd ag ystod eang o ffenoteipiau yw Fabry, sy'n ei gwneud yn fwyfwy anodd ei ganfod a diagnosio. Mae'r canlyniadau'n enbyd lle gallai cleifion Fabry brofi marwolaeth gynamserol bron i 20 mlynedd cyn eu hamser. Er mai Fabry oedd y cyflwr dan sylw i ddechrau, roedd y diffyg data yn gwthio'r astudiaeth hon tuag at ddefnyddio data Sepsis sy'n debyg o ran natur. Mae'r astudiaeth hon yn archwilio'r defnydd o ddulliau clinigol cadarn o gyfrifo data ar gyfer setiau data sydd â natur amserol ac mae ganddynt symiau mawr o ddata coll. Yn ogystal, mae'r astudiaeth hon yn adrodd y nodweddion a ddewiswyd gan yr algorithmau dysgu peiriant. O'r wybodaeth o astudiaethau'r gorffennol, mae'r astudiaeth hon yn dangos y gwahaniaethau o ran defnyddio data a oedd yn cael ei gyfrifo gan y farn glinigol orau ac yn ei chymharu. Diben canfyddiadau'r astudiaeth hon yw bod yn sylfaen ar gyfer gwaith yn y dyfodol ar ddefnyddio deallusrwydd artiffisial mewn modelau canfod digwyddiadau prin a setiau data amserol.
Dilynwch y ddolen hon i weld y traethawd yn gyflawn