基于电子病历的疾病预测一般是根据病人的症状预测疾病,而很少研究疾病之间的时间顺序关系。引入一种新的电子病历表示法,该表示法考虑了具有时序性的医疗疾病上下文信息,利用Doc2Vec将每种疾病转换成一个类似于其"语义"的数字向量。基于这些向量采用BiLSTM模型来预测老年患者未来的疾病,可以起到对老年疾病的预警作用。最后通过使用真实的医院诊断数据进行实验验证,结果发现模型能够有效地预测出老年人新的疾病,且在保证预测准确率的同时还具有一定的稳定性。
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