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ReClaim基础模型解锁索赔数据中的真实世界医疗证据

研究人员开发了ReClaim，这是一种新的生成式Transformer模型，在来自超过2亿人的438亿次医疗事件上进行了训练。该模型旨在从全国医疗索赔数据中提取有价值的见解，这些数据在很大程度上未被用于医疗基础模型。与LightGBM和Delphi等现有模型相比，ReClaim在预测疾病发病和预测医疗支出方面表现出优越的性能，尤其是在罕见病方面。