MiME: Multilevel Medical Embedding of Electronic Health Records for Predictive Healthcare

原文 摘要   使用电子病历的许多医学健康预测任务重，深度学习模型展示出了非常杰出的表现。但是这些模型大都需要大量的训练数据，以超过其他大多数医疗系统的能力。一些外部资源，比如医学本体，经常被用作桥接数据量的约束，但是通常因为不一样的术语，导致这种方法还不能投入使用。为了解决数据不充足的挑战，我们利用了电子病例数据的特有的多层结构，尤其是医疗代码之间的编码关系。我们提出了个多层级医疗潜入Multi

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