首页> 外文OA文献 >Deep EHR: A Survey of Recent Advances on Deep Learning Techniques for Electronic Health Record (EHR) Analysis
【2h】

Deep EHR: A Survey of Recent Advances on Deep Learning Techniques for Electronic Health Record (EHR) Analysis

机译:深度EHR:近年来深度学习技术进展综述   电子健康记录(EHR)分析

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

The past decade has seen an explosion in the amount of digital informationstored in electronic health records (EHR). While primarily designed forarchiving patient clinical information and administrative healthcare tasks,many researchers have found secondary use of these records for various clinicalinformatics tasks. Over the same period, the machine learning community hasseen widespread advances in deep learning techniques, which also have beensuccessfully applied to the vast amount of EHR data. In this paper, we reviewthese deep EHR systems, examining architectures, technical aspects, andclinical applications. We also identify shortcomings of current techniques anddiscuss avenues of future research for EHR-based deep learning.
机译:在过去的十年中,电子病历(EHR)中存储的数字信息数量激增。尽管最初设计用于归档患者临床信息和行政医疗保健任务,但许多研究人员发现这些记录可用于各种临床信息学任务。在同一时期,机器学习社区在深度学习技术方面取得了广泛的进步,并且已经成功地应用于大量的EHR数据。在本文中,我们回顾了这些深层的EHR系统,并检查了体系结构,技术方面和临床应用。我们还确定了当前技术的不足,并讨论了基于EHR的深度学习的未来研究途径。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号