Interpreting deep embeddings for disease progression clustering

要約

私たちは、患者クラスタリングのコンテキストで深い埋め込みを解釈するための新しいアプローチを提案します。
私たちは、英国バイオバンクの 2 型糖尿病参加者のデータセットに基づいてアプローチを評価し、疾患の進行パターンに関する臨床的に有意義な洞察を実証します。

要約(オリジナル)

We propose a novel approach for interpreting deep embeddings in the context of patient clustering. We evaluate our approach on a dataset of participants with type 2 diabetes from the UK Biobank, and demonstrate clinically meaningful insights into disease progression patterns.

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