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Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model
Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model
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LLM辅助方法协调电子健康记录和临床笔记中的药物数据
研究人员开发了一种新方法，用于协调临床笔记和结构化电子健康记录（EHR）中发现的药物信息之间的差异。他们的方法采用大型语言模型（LLM）进行参考构建，并结合人工审查和确定性规范化，以比较两个来源的语义和时间数据。研究发现，虽然来自笔记和结构化药物历史之间的精确匹配很少见，但当考虑更广泛的定义和时间范围时，语义重叠显著增加，这凸显了准确患者药物档案采用高级规范化技术的重要性。
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Transformer 模型 ProQ-BERT 推进 CKD 预后预测
研究人员开发了一个名为 ProQ-BERT 的基于 Transformer 的框架来预测慢性肾脏病 (CKD) 的进展。该模型利用多模态电子健康记录，包括人口统计、临床和实验室数据，采用新颖的连续值分词方法和用于可解释性的注意力机制。在超过 91,000 名患者身上进行测试，ProQ-BERT 在短期预测方面表现优于 CEHR-BERT，ROC-AUC 高达 0.995，PR-AUC 为 0.989。该研究强调了 Transforme…