本文提出了一种基于神经网络的数据驱动模型，可根据病人最近的临床记录自动推荐必要的诊断流程，以替代手动创建的临床清单，具有更高的准确性，可帮助卫生系统扩大对患者的及时初步医疗专科诊断工作。

Jul, 2020

与一家领先的欧洲医疗保健提供商合作，设计了一种机制，以匹配患者和家庭医生在初级保健方面。该研究采用混合推荐系统，建模了患者对家庭医生的信任，并考虑了他们关系的时间动态。该方法表现出比基线和协同过滤方法更高的预测精度，并进一步改善了模型性能。

Aug, 2018

该研究调查了科学合作网络的结构，发现这些网络形成了 “小世界”，研究了作者的合作者数量的平均值和分布情况，证明了网络中的聚类存在，强调了不同领域之间合作模式的显着差异。

Jul, 2000

使用混合模型，包括 LayoutLMv3 和领域特定规则，对传真转诊文件中的重要患者、医师和检查相关实体进行识别，从而提高传真转诊管理的效率。

Sep, 2023

本综述旨在调查基于患者路径或轨迹的新型研究领域，重点关注路径的表示模型、挖掘技术、分析方法和案例研究，并讨论了采集大量患者的电子医疗数据的挑战。

Jun, 2022

提出了一个基于多方面图的路径模型，一种考虑流逝时间的新的路径相似度度量，以及一种基于传统中心性度量的路径挖掘方法，通过评估妊娠和糖尿病的病例，展示了该框架在发现类似路径、易于解释的表示以及根据多方面视角突出显示最重要模式方面的实用性。

Sep, 2023

本研究旨在将职业网络整合到人职匹配模型中，通过设计一个工作场所异构信息网络（WHIN）和一个上下文社交注意力图神经网络（CSAGNN），来提高在线招聘平台的性能。实验证明了我们的方法优于基准模型。

Dec, 2023

本文研究了一种新的医生推荐任务，使用医生的个人资料和上下文对话，结合多头自注意机制来自动地把一个患者与一个拥有相关专业知识的医生匹配起来，此方法在一个大规模的在线医疗论坛的实验中表现出卓越的效果，优于只考虑医生资料和过去对话的基线方案。

Mar, 2022

本研究利用人类学中的认知模型对科学家之间的个人合作网络（即从每个研究人员的角度考虑的网络）进行表征，研究了学术合作、学术表现和学术流动在不同职业阶段的相互影响。研究发现，合著网络的结构与学术表现指数之间存在明显的相关性，但高绩效与大型合作网络的相关性存在容量限制效应。

May, 2021

综述了现有的网络类型和生物医学数据来源，并提出了三种网络医学方法，探讨各种网络方法工作的哲学。通过将生物医学数据与网络相结合，可以用于识别治疗靶点，从而改善个性化医疗的预防医学。

Mar, 2019