基本信息

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文档摘要

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深度学习赋能医疗时间序列分析：技术、应用与挑战

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代医疗领域，时间序列数据广泛存在且蕴含着丰富的信息。从患者的生命体征监测数据，如心率、血压、体温随时间的变化，到疾病的发病周期、药物治疗效果的动态跟踪，这些时间序列数据对于医疗决策、疾病诊断与治疗、健康管理等方面都起着关键作用。准确分析医疗时间序列数据，能够帮助医生更精准地了解患者的病情发展，及时调整治疗方案，提高治疗效果，同时也有助于医疗研究人员发现疾病的潜在规律，推动医学科学的进步。

传统的医疗数据分析方法在面对复杂的时间序列数据时，往往存在一定的局限性。这些方法难以有效处理高维度、非线性以及含有大量噪