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RAM-EHR：检索增强与电子健康记录上的临床预测相结合
RAM-EHR 使用检索增强技术改进了电子健康记录的临床预测，它收集多个知识源，转换为文本格式，并使用密集检索获取与医学概念相关的信息，然后使用一种一致性正则化方法来增强本地电子健康记录预测模型以捕获患者就诊和总结知识的互补信息。通过两个电
PDF4 months ago
FairEHR-CLP：面向多模态电子健康记录的公平感知临床预测中的对比学习
在保健医疗的高风险领域中，确保预测模型的公平性至关重要。我们提出了一种针对电子健康记录（EHRs）的公平感知临床预测的通用框架 FairEHR-CLP，它通过对比学习的方式在两个阶段操作，利用患者人口统计学、纵向数据和临床记录。这一框架在多
PDF5 months ago
利用 GAN 可视化胸部 X 光数据集偏差
本文提出了使用生成对抗网络（GAN）的框架，用于可视化两个人口统计子组别之间最不同的特征，从而解决由于胸部 X 射线数据集包含与受保护人口统计属性（如种族和性别）强相关的视觉特征而引发的公平性问题，因为这些因素可能被下游算法用于临床预测。
PDFa year ago
FBNETGEN: 基于任务感知的基于 GNN 的 fMRI 分析方法：通过功能性脑网络生成
FBNETGEN 是一种通过深度大脑网络生成的任务感知和可解释的 fMRI 分析框架，旨在完全发挥深度图神经网络在基于网络的 fMRI 分析中的作用，并提供了通过突出预测相关的大脑区域进行独特解释的学习图。
PDF2 years ago
ICML通过功能性脑网络生成进行有效和可解释的 fMRI 分析
本文提出了一个可训练的流程，以促进 fMRI 数据的分析和下游预测任务。结果表明，该流程能够更有效并独特地进行解释。
PDF3 years ago