匿名电子病例信息不全？深度学习能更好的判断出种族（代码开源）-低调大师

匿名电子病例信息不全？深度学习能更好的判断出种族（代码开源）

2018-01-15 616 89

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

匿名电子病历（EMR）是越来越受欢迎的研究数据来源。然而，这些数据集通常缺少人种和种族信息。这给人类疾病的研究人员造成了困扰，因为人种和种族对许多健康风险和治疗结果有着重要的影响，另外也跟人口特异性遗传变异密切相关。

为此，来自普林斯顿大学的Ji-Sung Kim，以及来自芝加哥大学的Andrey Rzhetsky共同展开了一项新的研究，并把研究工具RIDDLE进行了开源。

RIDDLE是一个开源的Python2库，用于使用深度学习方式在匿名电子病历中估算人种和种族信息。

Kim和Rzhetsky使用了来自芝加哥和纽约的EMR数据集，总共描述了超过150万名患者，约有1.5万个特征，包括：性别、年龄、临床事件观察（编号为ICD9代码）。

在这个研究中，他们发现深度神经网络比其他方法（例如逻辑回归、随

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