探索使用患者情境和活动情境构建治疗推荐系统进行实时下一分钟活动预测的可行性，并在创伤复苏的预先记录数据集上对其进行评估和消融研究，并讨论了未来的工作。该系统可以降低医疗团队的错误率并提高患者的治疗效果。

Jul, 2022

为了优化临床试验的设计，我们提出了一种新的临床试验结果预测（CTRP）任务，并利用大规模非结构化结构的医学文献中的语句隐含地包含 PICO 和结果的证据，预训练模型在下游数据集上进行微调得到更好的表现，针对 COVID-19 的另一个数据集也验证了性能提升。

Oct, 2020

本文分析和研究了使用最新技术（如大数据、人工智能、机器学习和深度学习）改善医疗保健的不同方法，提出了基于收集、预处理和聚类医疗数据的一般方法，以在可观的时间范围内预测最常见的病理。

Apr, 2023

本文介绍了一种名为 MedDiffusion 的新型端到端扩散风险预测模型，通过在训练期间创建合成患者数据来增加样本空间，通过逐步关注机制揭示患者访问之间的隐藏关系，能够自动保留生成高质量数据所需的最重要信息，实验结果表明 MedDiffusion 在 PR-AUC、F1 和 Cohen's Kappa 等指标方面优于 14 种前沿基线模型。

Oct, 2023

通过使用电子健康记录（EHR）数据，基于对比学习模型的插补 - 预测网络预测住院死亡风险，提供患者健康状况的早期警告给医护人员，并解决 EHR 数据不规则性和缺失值的问题。实验表明，该方法在插补和预测任务中胜过当前的最先进方法。

Aug, 2023

使用命名实体识别和链接工具（即 MedCAT）对电子病历的自由文本部分进行结构化和组织，从而预测出一系列的未来医疗事件（最初是疾病），MedGPT 有效地处理了噪声和额外细粒度， 并在 King's College Hospital 的真实世界医院数据上表现出色。

Jul, 2021

基于人工智能技术的预测模型在医疗保健领域得到广泛应用。本文提出了一种新方法，将选择图、缺失图、因果发现和先前知识结合成一个图形模型，用于评估乳腺癌幸存者的青少年女性的心血管风险。该模型通过专家临床医生的验证，在风险评估、准确性和可解释性方面胜过竞争的机器学习方法。

Nov, 2023

该研究展示了机器学习系统在通过风险评分预测患者不良事件方面的巨大潜力，但未来介入干预政策会对风险评分产生影响，所以在此提出了一种联合模型来更加明确地传达有关未来干预的假设。通过将典型风险评分与未来干预概率评分相结合，可以提供更可解释的临床预测。

Jul, 2022

该研究旨在通过临床文本的预测，预防医生忽略潜在风险并帮助医院规划能力。使用语言模型分析预测诊断结果、手术、住院死亡率和住院时间。提出了临床结局预训练来整合多个公共来源的患者结局知识，并提出了一种将 ICD 编码层次结构纳入模型的简单方法，以提高模型的性能和可迁移性，同时也揭示了模型的一些缺陷。

Feb, 2021

该研究旨在通过使用双分图表示患者和医生之间的关系，将患者和医生之间的相似性作为时间敏感预测模型的潜在表示方法，并对慢性淋巴细胞白血病患者进行治疗首次疗程的预测实验，结果表明与多个基线相比，和关系相似度能够提高预测准确率达到 5%。

Jul, 2019