HiTGNN

AI模型利用临床笔记和时间数据预测患者风险

研究人员开发了两种新方法 HiTGNN 和 ReVeAL，以利用临床语言处理改进慢性病的早期风险预测。HiTGNN 是一种分层时间图神经网络，通过整合时间事件结构和医学知识来有效模拟患者轨迹。ReVeAL 是一个轻量级框架，将大型语言模型的推理能力提炼到更小的验证器模型中。这些方法应用于 2 型糖尿病筛查，显示出高预测准确性，特别是对近期风险，同时保持隐私和提高敏感性。