Mar, 2024

在线临床时间序列多模态对比学习

TL;DR利用先进的自监督多模式对比学习技术, 注重临床笔记和时间序列,我们引入了一种损失函数: 多模式邻域对比损失 (MM-NCL),展示了我们方法在线预测任务中出色的线性验证和零样本表现。