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Identifying predictive health events in temporal sequences using recurrent neural network

机译:使用递归神经网络识别时间序列中的预测性健康事件

摘要

Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on computer storage media, for using recurrent neural networks to analyze health events. One of the methods includes: processing each of a plurality of initial temporal sequences of health events to generate, for each of the initial temporal sequences, a respective network internal state of a recurrent neural network for each time step in the initial temporal sequence; storing, for each of the initial temporal sequences, one or more of the network internal states for the time steps in the temporal sequence in a repository; obtaining a first temporal sequence; processing the first temporal sequence using the recurrent neural network to generate a sequence internal state for the first temporal sequence; and selecting one or more initial temporal sequences that are likely to include health events that are predictive of future health events in the first temporal sequence.
机译:用于使用循环神经网络分析健康事件的方法,系统和装置,包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。该方法之一包括:处理健康事件的多个初始时间序列中的每个,以针对每个初始时间序列,为初始时间序列中的每个时间步骤生成循环神经网络的相应网络内部状态;以及对于每个初始时间序列,将时间序列中的时间步长的一个或多个网络内部状态存储在存储库中;获得第一时间序列;使用递归神经网络处理第一时间序列以产生第一时间序列的序列内部状态;以及选择一个或多个初始时间序列,这些时间序列可能包括预测第一时间序列中未来健康事件的健康事件。

著录项

  • 公开/公告号US10402721B2

    专利类型

  • 公开/公告日2019-09-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GOOGLE LLC;

    申请/专利号US201715595644

  • 发明设计人 GREGORY SEAN CORRADO;JEFFREY ADGATE DEAN;

    申请日2017-05-15

  • 分类号G06N3/02;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/10;G16H50/20;G16H50/30;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:13:26

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