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inflammatory bowel diseases
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LLM用于医疗诊断中的零样本主动特征获取
研究人员开发了一个新颖的零样本主动特征获取（AFA）框架，通过规范的诱导过程利用大型语言模型（LLMs）。该方法侧重于从LLMs中提取特定的统计信息，如一元偏差和成对协方差，然后用于指导分类或排序任务的特征选择。该框架在炎症性肠病（IBD）患者队列上进行了评估，在复杂病例方面表现优于现有方法。
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新的 Tri-SfSVD 方法揭示复杂纵向数据中的模式
研究人员开发了 Tri-SfSVD，这是一种新颖的稀疏函数奇异值分解框架，旨在揭示复杂纵向数据中的模式。该方法直接分析观测数据，将连续轨迹估计与主体、特征和时间间隔的同时选择相结合。Tri-SfSVD 旨在通过避免临时插补和限制性形状假设来克服现有方法的局限性，从而能够在多个层面发现局部结构。
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图学习模型增强炎症性肠病早期检测
研究人员开发了GraD-IBD，一种用于早期检测炎症性肠病（IBD）的新型基于图的模型。该模型将患者诊断轨迹表示为时间定向图，克服了传统序列建模的局限性。一项关键创新是上下文感知的时间衰减消息传递机制，它能有效地捕捉时间依赖性，降低计算复杂度并提高在真实临床数据上的IBD检测准确性。