基于时间序列可解释组合框架的早期入院死亡率预测方法

本发明公开了基于时间序列可解释组合框架的早期入院死亡率预测方法，提出了一种新颖的可解释预测框架—TimesNet‑TSR‑CoMTE，在MIMIC‑III数据集上进行基准实验，其中采用TimesNet模型进行住院死亡率时间序列分类的预测，并使用两步时间显著性TSR方法，识别时变的特征重要性和例如呼吸率、收缩期血压等最关键的影响因素。最后，引入CoMTE反事实解释方法提出如何干预最重要的特征，为医疗决策者提供建议。本方案提出了更适应临床时间序列数据的可解释性方法，为临床干预提供参考。