结合LSTM和GNN的图神经网络在时间序列预测中的应用

该模型的核心在于结合了长短期记忆网络（LSTM）和图谱神经网络（GNN），以期在一个混合模型中同时提取时间序列特征和病患邻域信息。LSTM擅长捕捉时间序列中的长距离依赖关系，而GNN则能够处理复杂的图结构数据，提取节点间的空间关系信息。这种结合使得模型能够充分挖掘和利用病人数据中的时间特征和图状结构特征，尤其适用于重症监护室（ICU）病人的结果预测。 在医疗健康领域，对ICU病人的预测通常集中在生理时间序列数据上，而忽略了诊断和药物等稀疏数据，或者这些稀疏数据仅在模型的后期阶段被简单整合，这限制了模型从罕见疾病模式中学习的能力。为了解决这一问题，LSTM-GNN通过图连接相似病患的方式，将诊断信息作为关系信息利用起来，从而增强模型的预测能力。 实验表明，在eICU数据库的住院时间预测任务中，LSTM-GNN模型的性能超过了仅使用LSTM的基线模型。这证明了GNN在利用相邻病患病例信息方面的优势，也为电子健康记录数据的监督学习带来了切实的性能提升。 文件压缩包中包含了多个与项目相关的重要文件。".gitignore"文件用于配置项目中需要被Git忽略的文件和目录，保证版本控制时的清洁和效率；"paths.json"很可能是用来定义项目中不同数据和配置文件路径的JSON格式文件；"LICENSE"文件包含了软件的许可协议信息；"注意事项.md"文件可能提供了项目使用和开发的注意要点和指南；"train_ns_lstmgnn.py"、"train_ns_lstm.py"、"train_dynamic.py"和"train_ns_gnn.py"这四个文件是Python训练脚本，分别对应于使用LSTM-GNN、LSTM、动态图神经网络和纯GNN模型的训练过程；"requirements要求.txt"文件罗列了项目运行所需的Python依赖库；"eICU_preprocessing"文件夹则很可能包含了对eICU数据库进行预处理的相关脚本和数据，为模型训练和预测提供准备好的输入数据。 整体来看，这一项目集成了先进的图神经网络技术，通过LSTM-GNN模型实现时间序列预测，并着重在医疗健康领域进行应用，尤其是对ICU病人的结果预测。该项目在理论和实践上均展示出图神经网络在处理复杂医疗数据时的巨大潜力。"