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English(EN) Multimodal Prompt Learning with Irregular EHRs for Robust Monitoring of Critical Care Patients

新的多模态提示学习框架提高了缺失电子健康记录数据的临床预测能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的多模态提示学习框架，旨在提高电子健康记录（EHR）临床预测的准确性，尤其是在某些数据模态缺失的情况下。该框架包含四种类型的提示：生成式提示、缺失信号提示、缺失类型提示和时间提示。这些提示协同工作，通过构建不可用模态的代理表示并根据不同的数据可用性配置对模型进行条件化，使模型能够从不完整的数据中学习。实验表明，在电子健康记录数据缺失的情况下，该方法优于现有方法。 AI

影响 该框架有望带来更可靠的由人工智能驱动的临床决策支持系统，即使在患者数据不完整的情况下也是如此。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yixin Yang, Yueyang Sun, Weichen Liu, Xianbing Zhao, Sicen Liu ·

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