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申请/专利权人：川北医学院
摘要：本发明公开了基于时间序列可解释组合框架的早期入院死亡率预测方法，提出了一种新颖的可解释预测框架—TimesNet‑TSR‑CoMTE，在MIMIC‑III数据集上进行基准实验，其中采用TimesNet模型进行住院死亡率时间序列分类的预测，并使用两步时间显著性TSR方法，识别时变的特征重要性和例如呼吸率、收缩期血压等最关键的影响因素。最后，引入CoMTE反事实解释方法提出如何干预最重要的特征，为医疗决策者提供建议。本方案提出了更适应临床时间序列数据的可解释性方法，为临床干预提供参考。
主权项：1.基于时间序列可解释组合框架的早期入院死亡率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：基于重症监护数据库提取ICU入院数据，对数据进行排除，按患者进行整理；步骤S2：数据排除后，对剩余ICU入院数据进行临床事件的处理，确定模型训练数据集；步骤S3：利用数据集训练TimesNet-TSR-CoMTE可解释组合框架中的模型，组合框架中TimesNet模型通过模块化结构将复杂时序变化分解至不同周期，并通过将原始一维时间序列转化至二维空间；步骤S4：组合框架模型中TSR时间显著性缩放方法随时间变化对特征重要性进行识别，CoMTE可解释方法在多元时间序列数据上为有监督的机器学习框架提供反事实解释；步骤S5：TimesNet模型随机选择训练集和测试集进行训练，得出可解释性结果，并综合TSR生成的特征重要性结果和CoMTE反事实解释结果指导决策，调整病人生理状态预防死亡。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 川北医学院 基于时间序列可解释组合框架的早期入院死亡率预测方法
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