谷歌深度学习论文引发热议
极客时间编辑部
讲述:杜力大小:957.38K时长:02:03
最近,谷歌一篇关于使用深度学习进行电子病例分析的论文引发了热议。不仅如此,最近在推特上讨论最多的论文,是 UC 戴维斯和斯坦福的一项合作研究,作者发现神经网络本质上就是多项式回归。
以色列理工学院工业工程与管理学院的助理教授乌里·沙利特(Uri Shalit),发文指出在谷歌这篇论文的补充材料里,有一处结果非常值得注意,就是标准化逻辑回归实质上与深度神经网络一样好。
沙利特的研究方向是将机器学习应用于医疗领域,尤其是在向医生提供基于大型健康数据的决策支持工具方面。其次,他也研究机器学习和因果推断的交集,使用深度学习方法进行因果推断。
他表示,在电子病例分析这类任务中,应该选择使用逻辑回归,而不是深度学习,因为前者更加简单,更具有可解释性,这些优点要远远胜过深度学习带来的精度提升。
或者说,这表明当前还没有找到正确的深度学习结构,能实现像在图像、文本和语音建模领域中那样的性能提升。
在谷歌的论文中,用深度学习模型对两大医院系统的电子病历数据预测了四件事:
住院期间的死亡风险;
规划之外的再住院风险;
长时间的住院天数;
出院的疾病诊断。
文章中仔细介绍了实验信息,例如如何构建病人队列、特征如何变换、算法如何评价等。对于每一个预测任务,作者也都选取了临床上常用的算法作为基线来进行比较,并对这些模型做了微小的改进。最终结果表示,作者提出的深度学习模型在各项任务中都显著优于传统模型。
谷歌这篇论文的初衷,是强调直接从 FHIR 数据中进行机器学习。但是,从论文的一些表述,尤其是标题中,难免有宣传深度学习的嫌疑,这也是争议的重点所在。
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