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TACCO: 基于电子病历数据的疾病亚型划分的临床概念和患者访问的任务引导合并聚类
基于超图建模的 TACCO 方法,通过自监督的共聚类框架,发现临床概念和患者访问的簇类,进一步加强了电子医疗记录数据的超图模型,并通过对比目标实现了临床概念和患者访问的簇类的对齐,实验证明了 TACCO 提供了改进的效用和深入的解释。
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22 days ago
基于时间感知的异构图变换器与自适应注意力合并的健康事件预测
通过利用电子健康记录 (EHR) 数据在医学领域的广泛应用,使用深度学习方法在疾病风险预测方面取得了早期成功。然而,现有研究对 EHR 数据的潜力未能充分利用,存在着许多关键问题,如融入疾病领域知识、异构学习疾病表示以及捕捉疾病进展的时间动
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2 months ago
利用多模态电子病历的标签依赖注意力模型进行疾病风险预测
本文提出了一种基于标签依赖的注意模型 LDAM 来提高疾病风险预测的可解释性,在利用 Clinical-BERT 编码生物医学有意义的特征和标签的同时,扩展联合嵌入的想法,开发了多模态学习框架,整合了来自医学记录和时间序列健康状态指标的异构
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2 years ago
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