電子健康記録のモデル化のための解釈可能なニューラル時間点過程

ニューラル時間点過程モデルの黒箱性を解決するため、イベントタイプ間の影響を直接パラメータ化し、エンドツーエンドで学習できる解釈可能なフレームワークを提案する。