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chronic renal insufficiency
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新的医学世界模型可根据电子病历数据预测患者轨迹
研究人员开发了ChronoMedicalWorld模型（CMWM），这是一个新颖的框架，旨在利用纵向电子健康记录数据预测患者的长期健康轨迹。这个动作条件潜在世界模型结合了结构化干预和自由文本交流，以预测生理变化。在一项针对慢性肾脏疾病的研究中，与GPT-5.5基线相比，CMWM在预测估算肾小球滤过率方面表现出更高的准确性，部分原因在于对患者-健康教练对话的分析。
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因果推断方法纠正临床预测模型中的偏差
研究人员开发了一种新颖的方法来解决临床预测模型中因不同患者群体的差异性诊断测试率而产生的偏差。该方法利用因果推断框架和隐马尔可夫模型，在患者的测试率与参考组相匹配的反事实情景下，估计患者的诊断概率。该技术在模拟数据上进行了验证，显示出改进的校准度，并应用于慢性肾病预测的电子健康记录，纠正了与糖尿病相关的偏差。