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Wir kommen zu dem Schluss, dass Autoencoder nützliche Merkmale erzeugen können, die den gesamten Raum der EHR-Daten repräsentieren und auf eine Vielzahl von prädiktiven Aufgaben anwendbar sind. Zusammen mit wichtigen responsenspezifischen Prädiktoren können wir effiziente und robuste prädiktive Modelle ableiten mit weniger Aufwand bei der Datenauswertung und Modelltraining.
Wang et al. (2020) haben diese Frage untersucht.