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  1. RESEARCH · CL_06771 ·

    TEMPO Transformer 模型可根据横断面数据预测疾病进展

    研究人员开发了 TEMPO，一种新颖的 Transformer 架构，旨在从横断面数据中对疾病进展进行建模。与依赖于严格假设且仅生成有序序列的先前方法不同，TEMPO 同时学习有序和连续事件序列。这种方法显著提高了推断疾病分期和事件排序的准确性，在合成基准测试中优于最先进的模型。