2019年6月27日讨论班报告

各位老师，同学：

时间：6月27日讨论班 9:00-10:30

地点：教学楼5-308

报告内容：

刘志奇 精准的再入院预测可以大大降低医疗浪费，提高公共医疗质量和效率，从而为更多人提供更好的医疗服务。尤其是大数据时代，对于精准的再入院预测越来越迫切。精准的再入院预测需要考虑病人个体差异，每个病人的再入院与其历史患病有很大的关系，而疾病之间有着长时间的影响，为此，借助病人的历史患病信息，对精准的再入院预测有很大帮助。而现有的深度学习方法是利用RNN对病人所有历史数据进行序列化建模，并没有着重关注患病信息且没有考虑病人患病信息之间的联系。所以本文利用异构图来建立病人与疾病的关联关系，能够表达病人历史患病信息及其之间的联系。通过对异构图的表示学习，学习出每个病人的个性化向量表示，用于再入院预测，可以得到更好的预测效果。

  侯美好 利用药物多源数据，构建异构图，并用基于贝叶斯的神经网络学习药物的向量表示，预测药物相互作用反应。

  下周报告人 孟倩雯，于福强