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PREDICTING CHANGES IN MEDICAL CONDITIONS USING MACHINE LEARNING MODELS

机译:使用机器学习模型预测医疗条件的变化

摘要

Techniques are described herein for using time series data such as vital signs data and laboratory data or other time series data as input across machine learning models to predict a change in stage of a medical condition of a patient. In various embodiments, patient data comprising vital signs data of a patient and laboratory data or other time series data of the patient corresponding to an observation window may be received. A time series model may be used to predict a change in stage of a medical condition in the patient in a prediction window based on the patient data. The predicted change in stage of the medical condition may be output.
机译:这里描述了用于使用时间序列数据和实验室数据或其他时间序列数据的时间序列数据作为机器学习模型的输入来描述,以预测患者的医疗状况的阶段的变化。 在各种实施例中,可以接收包括患者和实验室数据的生命符号数据的患者数据或与观察窗口对应的患者的其他时间序列数据。 时间序列模型可用于基于患者数据预测预测窗口中患者在患者中的医疗状况的变化。 可以输出医学条件的阶段的预测变化。

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