Feb, 2018

将复杂性嵌入数据表示而非模型：异质医学数据案例研究

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TL;DR本文提出使用语义嵌入方法，将原始、杂乱的临床数据直接与下游学习架构耦合，以实现最小化预处理。我们从捕捉和编码数据表示中的复杂数据依赖性的角度考虑这一步骤，而不是在模型中实现，该方法允许使用快速，轻量级和简单的模型进行下游处理，对于没有机器学习专业知识的研究人员非常有用。我们通过三个典型的临床预测任务证明了高度压缩的嵌入数据表示捕获了大量有用的复杂性，尽管在某些情况下，压缩并非完全无损。
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发现论文，激发创造
  • 基于临床记录抽取的不同表征模型评估死亡率预测

    本研究基于 Transformers 预训练的语言表示学习方法，将特定医学记录中的信息提取，映射到标准词汇中，并在医院死亡预测任务中测试不同输入格式的性能，结果表明使用提取的唯一概念和标准名称作为输入可以获得更好的性能。

    Jul, 2022

  • 医学术语嵌入的分层预训练

    这篇论文介绍了利用自然语言处理和表示学习生成医学术语的嵌入，以更好的预测临床决策和患者轨迹，提出了一个新的医学术语表示模型 HiPrBERT，并使用层次结构数据来训练和提高嵌入效果。

    Jul, 2023

  • 临床特征嵌入的语言模型训练范式

    通过自我监督训练模型来学习高质量的临床特征嵌入表示，以增强临床时间序列的表示学习能力，并通过无监督降维技术可视化学习到的嵌入表示，发现其与先前的临床知识具有高度一致性；同时在 MIMIC-III 基准数据上评估模型性能，并证明了使用临床特征嵌入的有效性。

    Nov, 2023

  • 从电子健康记录中学习医疗概念表示，并在心力衰竭预测中应用

    本文提出了一种将电子健康记录中的医疗概念和患者转化为临床有意义的构建特征的基于数据驱动的方法，从而通过时间关系来学习医学概念的表示和病人向量，达到对诊断和治疗的性能优化。

    Feb, 2016

  • TAPER：基于时间的病人电子病历表示

    应用 Transformer 网络和 BERT 语言模型，将包含多种数据模式的电子病历编入一个统一矢量表示，从而实现了病人就诊数据的高效表示，这种方法在 MIMIC-III ICU 数据集上得到了出色的性能和可泛化性。

    Aug, 2019

  • 利用医疗概念丰富无监督用户嵌入

    本研究提出了一种概念感知的无监督用户嵌入方法，结合来自 MIMIC-III 和 Diabetes 两个临床语料库的文本文档和医学概念，用于疾病诊断和病人特征研究等领域，实验证明该方法的性能明显优于现有的无监督方法。

    Mar, 2022

  • 利用卷积神经网络和医疗特征嵌入进行风险预测

    本文探索使用深度神经网络模型以及学习的医疗特征嵌入（medical feature embedding）来处理从纵向电子病历数据中提取实用的临床表现（clinical representations）所面临的高维和时间性问题。作者在利用多层卷积神经网络（CNN）进行参数化时成功捕捉到了 EHR 纵向演变的复杂非线性关系，并在处理 EHR 的本地 / 短期时间依赖性上取得了良好的效果，对于失能心力和糖尿病患者的风险预测表现也优于基线模型。

    Jan, 2017

  • MiME：电子健康记录的多级医学嵌入用于预测性医疗

    本文介绍一种基于 EHR 数据的多级医疗嵌入模型（MiME），该模型可以有效地解决由于数据量不足而导致的医疗预测任务的问题，并且在心衰预测和序列疾病预测方面表现出极好的性能。

    Oct, 2018

  • 临床自然语言处理中嵌入技术综述

    本文是一篇关于临床自然语言处理中嵌入表示法的全面调查研究，讨论了各种医学语料库及其特征、医学编码、流行嵌入模型的概述和比较，并将临床嵌入表示划分为九类，并详细讨论每种嵌入类型，探讨临床嵌入表示法中的各种挑战及可能的解决方案和未来研究方向。

    Mar, 2019

  • 基于语义分解技术的大型语言模型在电子健康记录数据上的学习改进

    本文介绍了 H-BERT，该模型采用完整的图树扩展表示 EHR 中的医疗编码，提高了病患归属感的预测，并创建了相关但临床不同表型的患者的不同表示。

    Nov, 2022