博士论文(美国):《多模态调理数据的深度学习方法》

今天，医疗研究和应用正在发生巨大的变化。在过去几年中，从多个来源生成的医疗数据量呈指数级增长。数据的增长为研究人员建立不同的模型和分析来改善患者的医疗带来了许多新的可能性和机缘。虽然预测和分类任务的研究和成功应用有所增加，但在改善整体医疗保健方面还存在许多其它挑战。其中一些挑战包括优化医生的绩效，降低医疗成本，以及发现新的疾病治疗方法。

●医生通常要做许多耗时的工作，因而引起疲劳和一些误诊。许多这样的工作任务可以自动化，以节流时间，并将他们从琐碎的任务中解放出来，使他们有更多的时间来提高护理质量。

●医疗健康数据集包含多种模态，如结构化序列、非结构化文本、图像、ecg、eeg旌旗灯号。要成功应用机器学习就需要有利用这些不同数据源的方法。

●目前的医疗行业受到市场上可用治疗方法的局限。通常，许多治疗方法无法都无法通过临床试验，这就导致了许多机会的丧失。对于不同的临床试验相关任务，利用机器学习模型可以改善临床试验的结果，并最终提高患者的治疗质量。

本论文通过以下办法应对这些挑战：

●预测模型：为睡眠诊所建立深度学习模型，以节省医生举行睡眠分期、呼吸暂停和肢体运动检测所需的时间和精力。

●生成式模型：开发多模态深度学习系统，可天生文本报告，并增强医生的临床实践能力。

●可解释的描述模型：应用多模态模型帮助临床试验招募和临床考查结果预测的反事实解释，从而提高临床试验的成功率。

在本论文的最后一章描述了所提出的项目，以扩展已完成的研究工作。首先，目标是通过开发一个多模态神经网络来预测临床考查的成功概率，从而扩大优化临床试验的努力成果。其次，打算开发一个生成式模型，用于生成胸部x光图像和相应的文本报告。

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