Apr, 2023

通过分层自回归语言模型合成极高维长期电子医疗记录

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TL;DR通过提出一种分层自回归语言模型（HALO），我们可以生成长期的高维电子病历，这些病历既保留了真实病历的统计特性，又不会泄露隐私；同时可以用于训练准确的机器学习模型，而无需进行可变量的选择或聚合，从而提高 ML 模型的准确性，并能通过将真实和人造数据进行结合来增强 ML 模型的准确性。
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发现论文，激发创造
  • PromptEHR: 基于 Prompt 学习的条件式电子健康记录生成

    本文提出了一种基于语言模型将电子医疗记录 (EHRs) 的生成形式转化为文本翻译任务的方法，使得事件插入更加灵活。该方法实现了根据数值和分类人口特征来控制生成的提示学习方式，其评估了两个迷惑度度量，考虑了纵向和跨模态插值的关系，同时利用了隐私保护评估的两个对手，展现了其在 MIMIC-III 数据上生成现实 EHRs 的优越性 (平均 longitudinal imputation perplexity 降低 53.1% 和平均 cross-modality imputation perplexity 降低 45.3% 与最佳基线相比)。

    Oct, 2022

  • 使用条件变分自编码器生成长期电子健康档案

    本文提出了一种 EHR 变分自动编码器 (EVA)，用于合成离散 EHR 的序列和特征，证明了 EVA 可以产生逼真的 EHR 序列，并且可以根据特定的疾病条件进行条件编码，从而实现特定疾病的研究。使用 250,000 多个真实 EHR 存储库评估了该方法的实用性，在知识渊博的临床医生的实验中表明所生成的 EHR 序列是逼真的，将真实数据和合成的 EHR 相结合可能会提高最佳基线的预测性能高达 8％。

    Dec, 2020

  • 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

  • 预测扩散模型综合多模态电子健康记录

    通过引入基于扩散的 EHR 数据生成模型 EHRPD 来解决电子健康记录数据生成中存在的局限性，并从真实性、隐私性和实用性的角度对其进行实验验证。

    Jun, 2024

  • 使用结构化纵向电子健康记录数据激励大规模语言模型进行零样本临床预测

    针对结构化长期电子健康记录 (EHR) 数据与大型语言模型 (LLMs) 集成时的固有复杂性，本研究调查了像 GPT-4 这样的 LLMs 对 EHR 数据的适应性。特别关注其零样本能力，使其能够在并未明确训练的情况下进行预测。通过考虑特定的 EHR 特征 (如单位和参考范围)，采用与临床环境相一致的上下文学习策略，我们的寻求方法能够应对 EHR 数据的纵向、稀疏和知识注入的特性。通过对 MIMIC-IV 和 TJH 数据集进行综合实验，证明了我们精心设计的提示框架下，LLMs 在关键任务 (如死亡率、住院天数和 30 天再入院率) 的预测性能可以提高约 35％，在少样本情景中超越了机器学习模型。我们的研究强调了 LLMs 在提高临床决策能力方面的潜力，尤其是在没有标签数据的紧急医疗情况下，如新发疾病的爆发。可通过此 https URL 获得代码，以便能重现研究结果。

    Jan, 2024

  • REALM: 通过大型语言模型驱动的 RAG 的多模态电子健康记录分析的增强

    提出了一种名为 REALM 的框架，通过整合多模态电子健康记录（EHR）数据和知识图谱 (KG)，利用大型语言模型 (LLM) 编码临床笔记，并使用 GRU 模型编码时间序列 EHR 数据，提取任务相关的医疗实体，并将这些实体与专业标记的外部知识图谱 (PrimeKG) 进行匹配，通过适应性多模态融合网络将提取的知识与多模态 EHR 数据进行整合，最后通过对 MIMIC-III 的死亡率和再入院任务的大量实验，证明了 REALM 框架相比基线模型具有更优异的性能，强调了每个模块的有效性，从而改进了在医疗保健中利用多模态 EHR 数据并弥合了为明智临床预测所必需的细致医疗背景的差距。

    Feb, 2024

  • 基于医疗码为中心的多模态对比电子健康记录建模的层次正则化下次就诊诊断预测

    使用电子病历（EHR）来预测下次就诊诊断是医疗保健中的重要任务，为医疗服务提供者和患者制定主动的未来计划至关重要。然而，许多先前的研究没有充分解决 EHR 数据中固有的异质性和分层特征，不可避免地导致次优性能。为此，我们提出了 NECHO，一种新颖的以医学代码为中心的多模态对比 EHR 学习框架，具备分层正规化。首先，我们使用定制的网络设计和一对双模态对比损失来整合包括医学代码、人口统计和临床记录在内的多方面信息，这些信息都围绕着医学代码表示。我们还使用医学本体中的父级信息对特定于模态的编码器进行正规化，以学习 EHR 数据的层次结构。对 MIMIC-III 数据进行的一系列实验证明了我们方法的有效性。

    Jan, 2024

  • 电子健康档案的自然语言生成

    使用编码器 - 解码器模型，可以从电子健康记录中生成实际数据的一些病人的主诉文本，而且能够去除数据中的个人信息和不常见的缩写和拼写错误，这种模型的算法可以与生成敌对网络（GANs）等算法结合使用，生成完全合成的电子健康记录，这有助于医疗保健提供者和研究人员之间的数据共享，也有助于我们开发出更适合于医疗数据中信息的机器学习方法。

    Jun, 2018

  • CEHR-GPT：生成具有时间轴的电子健康记录

    通过使用从 CEHR-BERT 导出的特定患者表征，我们展示了使用 GPT 模型来生成患者序列，并能够无缝转换为 OMOP 数据格式的能力。

    Feb, 2024

  • 利用加速去噪扩散模型生成电子健康记录

    本篇论文提出了一种基于扩散模型的生成模型，可以成功地应用于电子病历数据。该模型提出了一种基于分类条件的采样机制以保留标签信息，并引入了一种新的采样策略来加速推理速度。经实验证明，该模型优于现有的其他合成电子病历生成方法。

    Feb, 2023