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危重症儿童管理相关政策的初步学习方法(CS AI)

电子健康记录的增加使得从患者记录中自动提取医疗政策成为可能,以帮助开发临床决策支持系统。我们采用一种强化的统计相关学习(SRL)框架,从临床医院记录中学习概率规则,用于处理体外膜氧合处理的严重心脏或呼吸衰竭儿童的生理参数。在这项初步研究中,结果是有希望的。特别是,该算法为医疗行为返回与医疗推理一致的逻辑规则。

原文标题:A Preliminary Approach for Learning Relational Policies for the Management of Critically Ill Children

原文作者:Michael A. Skinner, Lakshmi Raman, Neel Shah, Abdelaziz Farhat, Sriraam Natarajan

原文:The increased use of electronic health records has made possible the automated extraction of medical policies from patient records to aid in the development of clinical decision support systems. We adapted a boosted Statistical Relational Learning (SRL) framework to learn probabilistic rules from clinical hospital records for the management of physiologic parameters of children with severe cardiac or respiratory failure who were managed with extracorporeal membrane oxygenation. In this preliminary study, the results were promising. In particular, the algorithm returned logic rules for medical actions that are consistent with medical reasoning.

原文链接:https://arxiv.org/abs/2001.04669

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