医渡云论文荣获中国健康信息处理学术会议“最佳论文”奖

投稿时间:2019-12-02  消息来源:环球网  提交者:幻竹

 【环球网智能综合报道】近日,第五届中国健康信息处理学术会议(CHIP2019)在广州落下帷幕。会上,大会主席陈清财宣布了本次大会的最佳论文。医渡云与联合研究单位合作的论文,荣获最佳论文奖。

本次CHIP2019大会由中国中文信息学会医疗健康与生物信息处理专业委员会主办,中山大学健康医疗大数据国家研究院、中山大学中山医学院、广东省健康医疗大数据工程技术研究中心承办,鹏城实验室、广州健康医疗大数据技术创新联盟协办。大会吸引了来自海内外医疗与健康信息处理领域的350余名专家学者参加。会议以“人工智能+医疗健康”为主题,包括前沿讲习班、特邀报告、学术论文交流、评测技术交流和专题技术论坛等。

大会最佳论文奖授予了《A Hybrid Method of Recurrent Neural Network and Graph Neural Networkfor Next-period Prescription Prediction》,作者为刘思岑、李涛、丁浩洋、汤步洲、王小龙、陈清财、闫峻、周毅等,分别来自哈尔滨工业大学(深圳)、医渡云、鹏城实验室与中山大学等多个单位。

众所周知,电子病历(EHR)已被广泛应用于帮助医生通过预测,包括疾病、处方药、转归等医疗事件,来做出临床决策。如何展现出患者沿时间轴纵向的医疗数据,是做出这些预测的关键。递归神经网络(RNN)是一种适用于患者时间序列医疗数据表示的通用模型,但存在一定的局限性。一个主要的局限性是它不能处理具有不同类型节点和边的复杂图像,而图像神经网络(GNN)却可以去捕捉这些复杂图像的信息。本篇获奖论文从两个角度提出,可用于下一阶段处方预测的RNN和GNN混合方法,称为RGNN,其中RNN用于表示患者状态序列,而GNN用于表示随时间进展的医疗事件图。在开源的MIMIC-III ICU数据集上实验表明,该方法对下一阶段的处方预测是有效的,GNN是RNN的重要补充。

这篇论文创造性地融合RNN与GNN,提出RGNN,在实际应用中可以用来训练预测模型、预测患者用药,能够为医生开具处方提供临床辅助决策支持与用药推荐,对于推动临床诊疗水平提升具有积极意义。

医渡云在论文撰写过程中,进行了包括制定医学规则、医学信息纳排等大量的技术类工作,并与哈尔滨工业大学(深圳)的科研工作者共同进行了方案讨论、模型开发、实验检测等工作。

自2013年成立以来,医渡云始终积极响应国家信息技术及生物战略新兴产业发展目标,以“数据智能,绿色医疗”为使命,以“改善人类与疾病的关系”为目标,利用人工智能技术,助力医学研究、医疗管理、政府公共决策、创新新药研发、帮助患者实现智能化疾病管理,引领大健康及人工智能产业创新,践行健康中国战略,助力完善国民健康政策,切实有效地提升百姓的医疗健康水平。

 

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