DeepCare与智能家庭室内定位系统的创新应用

### DeepCare与智能家庭室内定位系统的创新应用 #### DeepCare：用于预测医学的深度动态记忆模型 在医疗领域，准确预测疾病进展和患者状况对于提供个性化医疗至关重要。DeepCare作为一种深度动态记忆神经网络，为个性化医疗带来了新的解决方案。 ##### 模型核心机制 - **输入门调整**：输入门可根据入院类型的风险级别进行修改。公式为 \( i_t = \frac{1}{m_t} \sigma (W_i x_t + U_i h_{t - 1} + b_i) \) ，其中若为急诊入院 \( m_t = 1 \) ，常规入院 \( m_t = 2 \) 。这使得模型能够根据不同的入院情况调整信息更新到记忆单元 \( c \) 的方式。 - **输出门调节**：由于干预措施旨在治愈疾病或减轻患者病情，输出门由当前干预措施进行调节，公式为 \( o_t = \sigma (W_o x_t + U_o h_{t - 1} + P_o p_t + b_o) \) 。 - **遗忘门控制**：干预措施可能具有长期影响，因此疾病遗忘由先前的干预措施调节，公式为 \( f_t = \sigma (W_f x_t + U_f h_{t - 1} + P_f p_{t - 1} + b_f) \) ，其中 \( p_{t - 1} \) 是时间步 \( t - 1 \) 的干预措施。 ##### 处理时间不规则性 为了更好地捕捉疾病进展中的时间不规则性，DeepCare引入了两种遗忘记忆的机制： - **时间衰减**：记忆单元保存当前疾病状态，一些急性病症会随时间自然减轻影响。通过简单的衰减公式 \( f_t \leftarrow d(\Delta t_{-1:t}) f_t \) 来实现，其中 \( \Delta t_{-1:t} \) 是步骤 \( t - 1 \) 和步骤 \( t \) 之间的时间间隔， \( d(\Delta t_{-1:t}) = [\log(e + \Delta t_{-1:t})]^{-1} \) 是衰减函数， \( e \approx 2.718 \) 是自然对数的底数。 - **参数化时间遗忘**：时间衰减可能无法涵盖所有情况，因此采用更灵活的参数化遗忘方式，公式为 \( f_t = \sigma (W_f x_t + U_f h_{t - 1} + Q_f q_{\Delta t_{-1:t}} + P_f p_{t - 1} + b_f) \) ，其中 \( q_{\Delta t_{-1:t}} \) 是从时间差 \( \Delta t_{-1:t} \) 导出的向量，例如 \( q_{\Delta t_{-1:t}} = [\Delta t_{-1:t}, \Delta t_{-1:t}^2, \Delta t_{-1:t}^3] \) 用于建模三阶遗忘动态。 ##### 多尺度池化的近期注意力 在使用记忆LSTM对疾病动态进行建模后，需要聚合疾病状态以推断未来预后。传统的均值池化方法不能反映医疗保健中对近期事件的关注。因此，引入了一种简单的注意力方案，公式为 \( \bar{h} = (\sum_{t = t_0}^n w_t h_t) / \sum_{t = t_0}^n w_t \) ，其中 \( w_t = [m_t + \log (1 + \Delta t_{:n})]^{-1} \) ， \( \Delta t_{:n} \) 是步骤 \( t \) 和当前步骤 \( n \) 之间的时间间隔（以月为单位）。同时，采用多个回顾期（12个月、24个月和所有可用历史），将三个池化后的疾病状态堆叠成一个向量 \( [\bar{h}_{12}, \bar{h}_{24}, \bar{h}_{all}] \) ，并输入到神经网络中进行未来预后推断。 ##### 学习过程 学习通过最小化交叉熵来实现，公式为 \( L = -\log P (y | x_{1:n}) \