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Md Mozaharul Mottalib
Md Mozaharul Mottalib
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新的混合Mamba-Transformer模型增强了电子健康记录表示
研究人员开发了HyMaTE，一种结合了Mamba（状态空间模型）和Transformer架构的新型混合模型，以改进电子健康记录（EHR）的表示。该方法旨在克服传统Transformer的局限性，如二次计算复杂性和有限的上下文长度，同时利用SSM在处理长序列方面的优势。HyMaTE在为医疗保健中的预测任务捕获更丰富、更细微的EHR数据表示方面已显示出有效性，提供了一种可扩展且可解释的解决方案。
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机器学习利用体重指数轨迹识别慢性病亚型
研究人员开发了一种机器学习方法，根据患者随时间的体重指数（BMI）轨迹识别不同的患者亚型。该研究利用了约200万人的电子健康记录，定义了9个源自BMI模式的新变量来对患者进行聚类。该方法重新确立了肥胖与糖尿病、高血压等疾病之间的已知联系，同时也发现了各种慢性病患者中具有独特特征的特定亚群。