disease diagnosis | BriefGPT

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一种新型的协作自监督学习方法，适用于放射组学数据
本文提出了一种新型的协作自监督学习方法，探索兴趣区域之间的潜在病理或生物关系以及主体之间的相似性和差异性信息，无需大量的标记数据即可从辐射组学数据中学习准确的特征表示，进而提高计算机辅助疾病诊断效果。实验结果表明，该方法在分类和回归任务上优
PDFa year ago
基于人工智能的电子健康记录和影像数据融合方法
这篇综述研究了使用人工智能技术将多模式医疗数据进行融合，以开发不同临床应用的 AI 方法。通过对 34 个相关研究进行数据提取和分析，发现多模式融合模型在诊断和预测疾病等临床应用方面显著优于单一模式模型。
PDF2 years ago
DxFormer：基于解码 - 编码 Transformer 的解耦型自动诊断系统，具有密集的症状表示
提出了 DxFormer 自动诊断框架，将诊断分为症状查询和疾病诊断两个步骤，并使用逆变换器来学习症状表示，通过在现实世界数据集上进行实验得出了 DxFormer 可以有效地学习医生临床经验并在症状检测和诊断准确性方面实现了最新结果。
PDF2 years ago
深度多模态融合图像和非图像数据在疾病诊断与预后中的应用：综述
这篇论文综述如何运用多模态深度学习技术提取和汇总多模态信息，以实现更客观、定量化的计算机辅助临床决策，并探讨了其在疾病诊断和预后中的应用、性能表现、挑战和未来发展方向。
PDF2 years ago
KDD基于临床笔记的终身学习疾病诊断
本研究提出了一种基于深度学习的疾病诊断系统，采用注意力机制和情节记忆来实现生命周期学习，以应对序列疾病诊断任务，并在多个医院收集的临床笔记数据集上取得了最先进的诊断表现。
PDF3 years ago
基于深度学习的眼底图像应用综述
该综述论文介绍了 143 篇深度学习在眼底图像方面的应用研究以及 33 个公开数据集，并对每个任务进行了总结和分析，并揭示了所有任务的共同局限性并提出了可能的解决方案。
PDF3 years ago
基于归纳异构图卷积网络的在线疾病自诊断
本研究提出了一种基于电子医疗记录的医疗保健图卷积网络（HealGCN），以为在线用户提供疾病自诊服务，并使用对称检索系统来处理临床信息稀缺以及为冷启动用户提供服务，该系统能够建立一个异构图，以针对疾病诊断提供更好的诊断精度。
PDF4 years ago
使用图卷积神经网络进行组织病理学图像的可视化
该论文提出了一种基于图卷积网络和注意机制的方法，将组织学检查作为细胞核图的形式来进行深度学习，达到疾病诊断的可解释性。
PDF4 years ago
基于分层强化学习的自动疾病诊断任务导向对话系统
本文提出在任务对话环境中利用强化学习方法进行自动疾病诊断，设计并实现了一个层次化框架，在无法避免的繁琐的疾病症状检查中展现了更高的精确度。
PDF4 years ago
HeteroMed: 基于异构信息网络的医疗诊断
本研究介绍了一种新的基于异构信息网络 HeteroMed 的疾病诊断建模方法，该方法可以更好地在电子医疗记录中处理缺失值和异构数据，并通过关键诊断路径的捕获和联合嵌入来实现更准确的疾病诊断，其实验结果表明，该方法比现有方法在明确的诊断编码和
PDF6 years ago