TY -非盟的夏京盟-潘,苏盟——朱,分盟,Cai Guolong盟——燕Molei AU - Su,群盟——燕,京盟- Ning, Gangmin PY - 2019 DA - 2019/11/03 TI -长期短期记忆合奏的方法改善预测结果在重症监护室SP - 8152713六世- 2019 AB -在重症监护室(ICU),有必要预测病人的死亡率和数学模型有助于提高预测精度。最近,递归神经网络(RNN),尤其是短期记忆(LSTM)网络,显示顺序建模和优势是有前途的临床预测。然而,ICU数据是高度复杂的疾病,由于不同的模式因此,单一LSTM模型,而是一个整体算法LSTM (eLSTM)提出,利用整体框架的优越性来处理临床数据的多样性。eLSTM算法被承认评估数据库的ICU医疗信息集市重症监护III (MIMIC-III)。总共调查18415例表明,与临床评分系统削弱了II相比,沙发,和APACHE II,随机森林分类算法,和单一LSTM分类器,eLSTM模型实现了最大的性能优越的价值接受者操作特征曲线下面积(AUROC) 0.8451和最大precision-recall曲线下的面积(AUPRC)为0.4862。此外,它提供了一个早期的ICU患者的预后。结果表明eLSTM能够动态地预测患者的死亡率在复杂的临床情况。SN - 1748 - 670 - 2019/8152713 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2019/8152713——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi KW - ER