PaReGTA-RSS

新的LLM框架PaReGTA增强了来自电子健康记录数据的患者表示

研究人员开发了PaReGTA，一个利用大型语言模型（LLMs）从电子健康记录（EHRs）创建患者表示的新框架。该方法将纵向EHR数据转换为带有时间线索的文本，对领域特定的嵌入进行句子嵌入模型微调，并将这些聚合为固定维度的患者表示。PaReGTA旨在保留传统方法中丢失的时间信息，并在来自“All of Us Research Program”的偏头痛患者的回顾性分类任务中显示出有希望的结果，在AUC、准确率和F1分数方面优于其他方法。