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MIMIC-IV v3.1
MIMIC-IV v3.1
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新的CT-HEG图模式改进了ICU死亡率预测
研究人员开发了一种名为CT-HEG（连续时间异构电子健康记录图）的新模式，用于对ICU院内死亡率预测的复杂临床数据进行建模。该模式将ICU住院表示为带时间戳的图，包含就诊、生命体征和实验室事件的节点类型，并具有捕获时间和值的边属性。当实现为CHIRP-Net模型时，它在MIMIC-IV v3.1数据集上达到了0.8449的平均AUROC，优于多个基线模型。消融研究表明，双向连接对模型的功能至关重要，而时间感知边特征显著提高了性能。
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研究大语言模型提取对提示、模型和模式的敏感性
一篇新发表在arXiv上的研究调查了在从临床记录中提取结构化数据时，大语言模型对提示、模型和模式选择的敏感程度。研究人员发现，虽然提示的变化对分类有中等影响，但模型大小的选择显著影响了主要入院标签的重新分配。研究还显示，将提取模式折叠成二进制格式可以解决大多数分歧，这表明缺失与沉默之间的区别是模型解释的关键因素。