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복잡성을 줄인 트랜스포머 함수를 근사화하는 하이브리드 모델이 활발히 개발되고 있습니다. 그래프 신경망(GNN)은 생리적 시스템의 관계 구조를 포착하는 솔루션을 제공합니다. 84 GNN은 생리적 매개변수 또는 장기 시스템을 그래프 노드와 엣지로 표현함으로써 기존 모델로는 쉽게 포착할 수 없는 변수 간 의존성을 학습할 수 있습니다. 계산 집약적임에도 불구하고 GNN은 다변량 시계열 예측에서 높은 성능을 보여주었으며 생물학적으로 해석 가능한 DT 응용 분야에 점점 더 많이 적용되고 있습니다. 모델 아키텍처와 입력 데이터의 구조적, 시간적, 관계적 특성 간의 최적의 조화는 다양한 임상 활용 ​​사례에서 의사결정 트리(DT)의 예측 정확도와 효율성을 향상시키는 데 매우 중요합니다. 이러한 활용 사례에는 실시간 이상 탐지, 환자 맞춤형 시뮬레이션, 장기 질병 궤적 모델링 등이 포함됩니다.
의사결정 트리(DT)는 특히 전신 모델링이 비현실적인 경우 개별 장기 또는 생리적 하위 시스템 수준에서 구축할 수 있습니다.

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