Sleepiotm是一种数字手机和网络平台，使用认知行为疗法（CBT）的技术来改善睡眠困难患者的睡眠。作为此过程的一部分，Sleepio捕获了有关已处理此类数据的用户睡眠行为的数据。对于神经网络，数据的规模是训练可转换为实际临床实践的有意义模型的机会。与创建和利用Sleepio的Therapeutics公司Big Health合作，我们分析了401,174个睡眠日记的随机样本中的数据，并建立了一个神经网络，以个性化的方式对每个人的睡眠行为和睡眠质量进行建模。我们证明，该神经网络比过去10天的行为预测个人的睡眠质量比标准统计方法更准确。我们比较代表各种场景的各种超参数设置中的模型性能。我们进一步表明，神经网络可用于提出个性化建议，以了解用户应遵循的睡眠习惯以最大程度地提高睡眠质量，并证明这些建议比标准方法生成的建议要好得多。我们最终表明，神经网络可以解释给每个参与者的建议，并计算每个预测的置信区间，所有这些预测对于临床医生能够在临床实践中采用这种工具至关重要。
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临床人工智能（AI）的神经网络的发展依赖于可解释性，透明度和性能。需要深入到黑匣子神经网络中，派生模型输出的解释解释是至关重要的。高临床重要性的任务是在不久的将来预测患者在不久的将户中预留到医院的可能性，以实现有效的分类。随着电子健康记录（EHRS）采用的日益增加，对自然语言处理（NLP）的应用很有兴趣在EHRS中包含的临床自由文本。在这项工作中，我们申请Infocal，目前的最先进的模型，为其预测产生提取理性，以使用医院排放笔记预测医院入院的任务。我们比较Infocal生产的提取理由在临床文本数据上预先追溯的基于竞争变压器的模型，并可用于解释来解释。我们发现每个呈现的模型具有选定的可解释性或特征重要性方法会产生不同的结果，临床语言域专业知识和预测对性能和随后的可解释性至关重要。
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