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diagnosis-related group
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新型AI模型LAMAE整合多模态医疗数据以改进患者表征
研究人员开发了一种新的多模态AI模型，称为潜在注意力掩码自编码器（LAMAE），旨在从多样化的医疗数据中学习患者层面的表征。与以往通常单独处理模态的旧模型不同，LAMAE使用共享注意力模块直接在潜在空间中整合信息。这种方法使其能够处理缺失数据并聚合可变观测值，在对超过50万次MIMIC-IV住院记录进行训练后，其在预测院内死亡率和编码等任务上的表现优于现有方法。
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Cloudwise AI 发布医疗保险大模型，以增强合规性和风险控制
云知声发布了山海智医慧保大模型（U1-InsureMed），旨在推动医疗保险的数字化。该模型整合了真实临床数据，并利用云知声专有的基础大模型来应对公共医疗保险和商业健康保险领域的复杂挑战。它旨在提高医疗保险行业的监管合规性、资金安全、风险识别和理赔管理水平。