▶
מה תלמדו
7 תחומי ידע
- כריית מידע ממאגרי נתונים קליניים: אתיקה, מאגר הנתונים MIMIC III, מערכת הסיווג הבינלאומית של מחלות והגדרה של תוצאות קליניות נפוצות.
- למידת עמוק ברשומות רפואיות אלקטרוניות: מניתוחים תיאוריים עד ניתוחים חיזוי.
- מודלי למידה עמוקה ניתנים להסבר ליישומי בריאות: מה הם ולמה הם נדרשים.
- מערכות תמיכה בהחלטות קליניות: הכללה, הטיית מידע, 'הגינות', שימושיות קלינית ופרטיות של אלגוריתמים של אינטליגנציה מלאכותית.
- חשיבות תכונה בהחלפה על מאגר הנתונים MIMIC עבור טיפול קריטי: הטכניקה מיושמת הן על רגרסיה לוגיסטית והן על מודל LSTM. ההסברים שנובעים הם הסברים כלליים של המודל.
- LIME על מאגר הנתונים MIMIC עבור טיפול קריטי: הטכניקה מיושמת הן על רגרסיה לוגיסטית והן על מודל LSTM. ההסברים שנובעים הם הסברים מקומיים של המודל.
- Grad-CAM על מאגר הנתונים MIMIC עבור טיפול קריטי: GradCam מיושם על מודל LSTM המנבא תמותה. ההסברים שנובעים הם הסברים מקומיים של המודל.