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【2h】

Combining deep learning with token selection for patient phenotyping from electronic health records

机译：与电子健康记录中患者表型的令牌选择相结合深入学习

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作者
Zhen Yang; Matthias Dehmer; Olli Yli-Harja; Frank Emmert-Streib;
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年度 2020
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1. Combining deep learning with token selection for patient phenotyping from electronic health records [J] . Zhen Yang, Matthias Dehmer, Olli Yli-Harja, Scientific reports. . 2020,第1期

机译：与电子健康记录中患者表型的令牌选择相结合深入学习
2. Deep representation learning of electronic health records to unlock patient stratification at scale [J] . Isotta Landi, Benjamin S. Glicksberg, Hao-Chih Lee, npj Digital Medicine . 2020,第1期

机译：电子健康记录深度代表学习，以规模解锁患者分层
3. Development of an early-warning system for high-risk patients for suicide attempt using deep learning and electronic health records [J] . Le Zheng, Oliver Wang, Shiying Hao, Translational psychiatry. . 2020,第1期

机译：利用深度学习和电子健康记录，开发高风险患者的预警系统
4. Deep Learning to Predict Patient Future Diseases from the Electronic Health Records [C] . Riccardo Miotto, Li Li, Joel T. Dudley European conference on information retrieval research . 2016

机译：深度学习根据电子健康记录预测患者未来的疾病
5. Usage of Electronic Health Record Phenotyping in American Adult Patients with Schizophrenia to Improve Detection of Type II Diabetes Mellitus [D] . Haynesworth, Austin. 2020

机译：美国成年患者的电子健康记录表型对精神分裂症患者改善II型糖尿病检测
6. Deep learning for named entity recognition on Chinese electronic medical records: Combining deep transfer learning with multitask bi-directional LSTM RNN [O] . Xishuang Dong, Shanta Chowdhury, Lijun Qian, 2015

机译：深度学习用于中国电子病历中的命名实体识别：将深度迁移学习与多任务双向LSTM RNN相结合
7. Deep learning for named entity recognition on Chinese electronic medical records: Combining deep transfer learning with multitask bi-directional LSTM RNN [O] . Xishuang Dong, Shanta Chowdhury, Lijun Qian, 2019

机译：关于中国电子病历的命名实体认可的深度学习：将深度转移学习与多任务双向LSTM RNN相结合

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