用电子病历预测疾病发作，实现人群健康管理：一种可扩展和可解释的深度学习方法

该研究利用深度学习方法预测电子病历中的疾病发作，重点关注2型糖尿病、慢阻肺、高血压和心梗。通过引入新颖的数据表示和双向GRU模型，实现了高预测效果。同时，利用SHAP值增强了模型的可解释性。该研究展示了AI和ML在人群健康管理中的潜力，为预防疾病发作提供了有针对性的干预措施。