论文部分内容阅读
医学信息化的高速发展和人工智能技术的不断革新,使得充分利用数据分析或挖掘方法对医学数据进行分析和预测成为可能,这不仅可为患者提供更加精准的诊断和治疗依据,也可为政府和医院合理调配医疗卫生资源提供重要决策参考.长短期记忆网络作为机器学习方法中处理时间序列数据的经典模型,能够突破统计学的一些局限而处理规模较为庞大且复杂的医学时间序列数据.目前长短期记忆网络在医药卫生和生物医学领域的应用主要涉及7个应用主题,包括自然语言处理与文本挖掘、生物医学信息、信号类、运动、临床病历、医院管理、公共卫生及政策.