Temporal Feature Set from Electronic Health Records

摘要

近年,機械学習を用いた電子力ルテデ一タからの将来予測研究は多く取り組まれていますが,外来患者にっいては来院時しか電子力ルテに診療デ一タが記録されないため,欠損値を含む時系列の取扱いが課題の一っとなっています.本研究はfeature setから自動的に得られるtemporal featureを加えることでCNNなどの従来手法ょりも予測精度が向上することを示しており,注目度の高い時系列診療デ一夕の解析上の取扱いにっいて新たな知見を与えるものです.このことから本研究会の優秀賞としてふさわしいものと考え,ここに推薦いたします.