基于生物學(xué)知識庫的臨床預(yù)測深度學(xué)習(xí)算法研究進(jìn)展

摘要： 深度學(xué)習(xí)在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域具有較高準(zhǔn)確率和自動提取特征的優(yōu)勢,已廣泛應(yīng)用于疾病預(yù)測。由于網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜且參數(shù)眾多,為確保預(yù)測結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性,進(jìn)一步了解疾病的發(fā)生機(jī)制,深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性成為亟待解決的關(guān)鍵問題。通過將現(xiàn)有的知識框架,如信號通路調(diào)控網(wǎng)絡(luò),與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,構(gòu)建具有生物學(xué)可解釋性的深度學(xué)習(xí)模型,即可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文總結(jié)了近5年來關(guān)于可解釋生物深度模型的研究成果,...