Aug, 2018

深度电子病历：利用医疗记录进行慢性病预测

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TL;DR本文提出了一种结合了结构化信息和文本医疗笔记的通用多任务框架，用于预测疾病发病率。与传统的基于文本的预测模型相比，我们的方法不需要特定于疾病的特征工程，并且可以处理存在于文本中的否定和数值。在 100 万名患者的队列中，我们的模型表明使用文本的模型优于仅使用结构化数据的模型，并且能够使用文本中的数值和否定，进一步提高预测性能。此外，我们比较了医疗专业人员用于解释模型预测的不同可视化方法。
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发现论文，激发创造
  • 如何利用多模态电子病历数据进行更好的医学预测？

    本文提出了一种从医疗电子健康系统中提取伴随临床记录的方法，并使用这些数据综合研究了不同模型和数据利用方法对于更好的医疗任务预测的影响。结果表明，我们的融合模型优于不包含临床记录的最新方法，这证明了我们的融合方法的重要性和临床注意点特征的价值。

    Oct, 2021

  • 可扩展和准确的电子健康记录深度学习

    使用电子健康记录进行循证医学和准确预测，通过 Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) 格式表示病人的原始病历记录，并使用深度学习方法进行多中心的多个医疗事件预测，包括住院死亡率、未经计划的 30 天再入院率、医院停留时间延长、所有患者的最终出院诊断等。

    Jan, 2018

  • 使用电子医疗记录的患者诊断预测深度学习管道

    机器学习在疾病诊断和决策方面的应用正变得越来越流行。本文开发了一种 Python 包，将公共卫生数据集转换为易于访问的通用格式，以便于构建有用的疾病诊断预测系统，并提出了两种新的模型架构进行疾病诊断多类别预测，一种使用结构化数字数据，另一种结合自然语言处理方法和可解释的可视化。这些模型都能够高准确度地预测多种诊断。

    Jun, 2020

  • 利用电子病历数据进行 5 年慢性病队列预测的大型多模态语言模型

    通过收集来自台湾医院数据库的五年电子健康记录，该研究提出了一个新颖的大型语言多模型（LLMMs）框架，将临床笔记和实验室检测结果的多模态数据结合起来预测慢性疾病风险，观察到将 clinicalBERT 和 PubMed-BERT 与注意力融合相结合可以在多类慢性疾病和糖尿病预测中达到 73% 的准确率，将实验室检测值转化为文本描述后，利用 Flan T-5 模型可以达到 76% 的 ROC 曲线下面积（AUROC），从而显著提高了糖尿病早期预测的准确性。

    Mar, 2024

  • 电子健康记录预测建模的最新进展

    对基于电子健康记录数据的深度学习预测模型的最新进展进行系统综述，并讨论了预测建模在医疗保健中的挑战、基准和工具，以及未来研究的方向。

    Feb, 2024

  • 电子健康档案中的笔记撰写学习

    本文提出了一种预测病历记录中病人的过去数据，包括人口统计学，检验，药物和过去的笔记，预测未来笔记内容的新型语言建模任务，并使用公开的、去个人化的 MIMIC-III 数据集训练生成模型。我们发现大部分笔记的内容都可以被预测，并且学习了许多常见的笔记模板。本文探讨了这样的模型如何在支持辅助笔记编写功能方面是有用的，比如错误检测和自动完成。

    Aug, 2018

  • 基于电子健康记录的移动和网络平台，利用大型多模态语言模型进行慢性疾病风险预测

    利用电子健康记录和大型语言多模型，我们开发了基于电子健康记录的慢性病预测平台，该平台可以与前端网络和移动应用程序成功集成，以实现实时风险评估诊断。

    Jun, 2024

  • 利用自由文本临床记录实现非结构化死亡率预测

    通过以未经过多次预处理的多个临床笔记为输入，在用于预测住院死亡时提高模型性能，这项研究揭示了未结构化数据在临床预测方法中的潜力和必要性。

    Nov, 2019

  • 入院记录的卷积神经网络用于医学诊断

    本文针对采用电子病历的诊疗信息，提出卷积神经网络模型，从非结构化文本中丝毫不受噪声和复杂性影响地预测出患者的出院诊断，精确率和 F1 分数的性能均优于四个强基线模型，较常见疾病的预测成功率提高了至少 12.7% ，从而为医生诊断判断提供决策支持。

    Dec, 2017

  • Deep EHR Spotlight：一种突显电子健康记录中事件的框架和机制，用于可解释的预测

    本研究提出了一种基于深度学习的框架，通过将病人路径从电子健康记录中编码成影像，突出显示路径影像中的重要事件，实现更复杂的预测并提高可解释性，其中使用了深度注意机制，并允许预测多个连续结果。

    Mar, 2021