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초록·키워드
본 연구에서는 범주형 의료 시계열 데이터를 효과적으로 처리해 ICU 패혈증 환자의 사망 예측 성능을 높이고자, 1D-CNN 임베딩 블록을 Transformer 앞단에 결합한 CNN-EST 구조를 제안하였다. 제안된 모델은 MIMIC-IV 데이터에서 6시간 간격으로 수집된 multi-hot 희소 벡터를 1D-CNN을 통해 밀집 표현으로 변환한 뒤, 두 개의 Transformer 인코더 층을 통해 시계열 의존성을 학습 ... 전체 초록 보기
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인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093744845
