PulseAugur
中
实时 09:28:33

新的电子健康记录（EHR）基础模型目标联合建模事件时间和测量值

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的电子健康记录（EHR）基础模型预训练目标ORA。这种称为“标记时间事件”（marked time-to-event）的方法，联合建模了临床事件的时间和相关的测量值。与之前主要关注下一个词预测的方法不同，ORA旨在捕捉EHR数据的全部复杂性，包括连续测量值。跨不同数据集和模型架构的实验表明，ORA产生了更具泛化性的表示，并提高了回归和时间事件预测等下游任务的性能。 AI

影响 通过更好地捕捉临床事件的时间和相关测量值，增强了EHR基础模型，有望改善下游医疗预测。

排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了基础模型的新预训练目标。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

在 arXiv cs.LG 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Zilin Jing, Vincent Jeanselme, Yuta Kobayashi, Simon A. Lee, Chao Pang, Aparajita Kashyap, Yanwei Li, Xinzhuo Jiang, Shalmali Joshi ·

    一败俱全：结构化电子健康记录基础模型的标记化时间事件

    arXiv:2602.00541v2 Announce Type: replace Abstract: Clinical events captured in Electronic Health Records (EHR) are irregularly sampled and may consist of a mixture of discrete events and numerical measurements, such as laboratory values or treatment dosages. The sequential natur…

相关话题