AdaPCLA

新的AdaPCLA框架增强了电子健康记录数据中罕见事件的生成

研究人员开发了一个名为AdaPCLA的新框架，以改进纵向电子健康记录（EHR）的生成。标准的自回归模型在处理罕见事件时存在困难，但AdaPCLA采用了一种数据分布感知的训练策略，以提高生成数据的保真度和真实性，特别是对于罕见的亚群体。实验表明，在MIMIC-III和MIMIC-IV等数据集上，AdaPCLA在尾部合理性、下游效用和零样本跨群体适应性方面显著优于HALO和GPT风格生成等现有方法。