Jan, 2024

将医疗团队沟通与患者结果相连接的视觉分析设计

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TL;DR这篇论文介绍了一个视觉分析系统，用于研究以电子病历系统为媒介的时间性通信网络的有效性和效率，并通过将网络指标与患者生存结果关联来制定有效性指标。同时，该系统还通过提取电子病历访问的延迟和频率来分析通信效率，并使用信息流图编码延迟和频率，以帮助检查和理解组合的通信有效性指标，并探索通信效率。通过多个案例研究和专家评估来展示和评估该系统。
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发现论文，激发创造
  • 使用时间图形表示对电子健康记录进行预测建模

    利用深度学习的预测模型，基于电子病历（EHR），在医疗保健领域备受关注。我们提出了一种新颖的时间异构图模型，将病人的 EHR 建模成历史访问节点和医疗事件节点，并利用时间感知访问节点来捕捉患者健康状况的变化，同时通过将时间边特征、全局位置编码和局部结构编码整合到异构图卷积中，捕捉了时间和结构信息。通过对三个真实数据集进行广泛实验，我们证实了 TRANS 的有效性，结果表明我们提出的方法达到了最先进的性能。

    May, 2024

  • 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

  • 利用时间注意力网络模拟患者旅程数据中的长期依赖和短期相关性，进行健康预测

    本文提出使用带有四个模块的神经网络分析病人旅程的疾病预测。通过将时间间隔作为辅助信息，建立了前瞻式的病人旅程的潜在进展模式，其中短期相关性建模并贡献于病人旅程的本地先验生成，并在 MIMIC-III 数据集上展示了更高的预测准确性。

    Jul, 2022

  • 面向计算连续体的智能医疗分布式机器学习

    本文探讨了去中心化的分布式账本上机器学习模型对分布式电子个人健康档案进行知识提取的方法，并提出了一个设计概念，能够匿名进行预测性分析，结果表明可降低机器学习时间至 60％，一致性延迟低于 8 秒，适用于各个医疗机构。

    Jul, 2022

  • 重新设计电子健康记录系统以支持发展中国家

    本文提出了一种适用于发展中国家的新型电子健康记录 (EHR) 架构，包括离线解决方案和人工智能应用，以促进 EHR 在偏远和欠发达地区的应用。

    Jan, 2023

  • 电子健康记录的多模态分析上的对比学习

    该研究提出了一种新颖的多模态特征嵌入生成模型，并设计了一种多模态对比损失函数，通过联合分析结构化和非结构化数据的两种重要模态来捕获患者的完整病历，从而实现多模态电子健康记录特征表示学习并保护隐私。模拟研究结果表明，所提出的算法适用于多种配置，并且进一步验证了该算法在真实世界电子健康记录数据中的临床应用。

    Mar, 2024

  • 基于医学概念嵌入的深度架构衡量病人相似度

    本文提出了一个基于纵向病人电子健康记录 EHR 的病人相似性评估框架，结合卷积神经网络和医疗概念嵌入实现对病人临床记录的最优表示，进而提高了病人相似性的性能。

    Feb, 2019

  • 多模态电子健康记录的动态嵌入和标记化的时间交叉注意力

    我们提出了一个动态嵌入和分词框架，通过学习多模态临床时间序列的时间感知表示，并结合时间交叉注意力，将其整合到滑动窗口关注的多任务 Transformer 分类器中，在预测超过 120,000 例住院手术的九种术后并发症的示例任务中，使用来自美国三家医院和两个学术医疗中心的多模态数据，我们的嵌入和分词框架优于基线方法。

    Mar, 2024

  • 电子健康记录与笔记的多模态融合：利用超图和 LLM 集成结构与语义

    提出了一个名为 MINGLE 的新框架，通过融合结构和语义以有效地整合不同类型的 EHR 数据，从而提高预测性能。

    Feb, 2024

  • 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