Interpretierbare neuronale zeitliche Punktprozesse zur Modellierung elektronischer Gesundheitsakten

Wir präsentieren ein interpretierbares Framework namens inf2vec, das die Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Ereignistypen direkt parametrisiert und end-to-end lernt, um Ereignissequenzen in elektronischen Gesundheitsakten zu modellieren.