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患者健康记录中临床笔记和 ICD 码的连续预测建模
通过研究，我们发现在入院后两天就可以预测最终的 ICD 代码，并且我们提出了一种定制模型，能够在这一早期预测任务上提高性能。
PDFa month ago
解读诊断：大型语言模型解释如何影响临床决策
本研究探讨了大型语言模型在生成患者病情诊断解释方面的可靠性和有效性，实验证明大型语言模型生成的解释显著提高了医生对给定诊断的一致性，同时揭示了大型语言模型输出的潜在错误，在医疗保健领域中的潜力和挑战得到了强调，强调了在整合和评估过程中需要谨
PDF9 months ago
M3Dsynth：具有 AI 生成的局部操作的医疗 3D 图像数据集
研究了医学图像中操纵内容的侦测问题，提出了一个大型数据集 M3Dsynth，并展示了该数据集对于训练侦测器在各种情况下具有良好的泛化能力。
PDF10 months ago
大型语言模型多轮医疗咨询自动评估框架
该研究介绍了一种自动评估框架，评估了大型语言模型作为虚拟医生在多轮咨询中的实际能力，通过重构来自美国医疗执照考试的医学多项选择题，提出了一个基准测试集，并开发了综合评估指标。研究结果表明，使用培训集对大型语言模型进行微调，可以减轻幻觉并提高
PDF10 months ago
医疗风险预测的诊断不确定性模型
病人的风险模型可以通过建模不确定性来了解患者的风险，该模型利用患者的生命体征、实验室值、之前的病史等特征来进行评估，但没有诊断信息。
PDFa year ago
AAAI使用图表示学习预测患者结果
该研究提出了一种将 LSTM 和图神经网络结合使用的模型，通过利用救治过程中患者之间的关联信息，实现了对患者预后的精确预测，表现出比 LSTM 单独使用更好的效果。
PDF3 years ago
使用递归神经网络对临床时间序列中的缺失数据进行建模
本文采用简单的策略解决临床时间序列中缺失数据的问题，通过将缺失数据视为特征，并利用简单的二进制指示器处理，实现了儿科重症监护病房（PICU）临床时间序列的多标签诊断分类预测。同时，我们也展示了基于缺失数据模式的训练模型不仅能刻画缺失数据信号
PDF8 years ago