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电子健康记录与笔记的多模态融合：利用超图和 LLM 集成结构与语义
提出了一个名为 MINGLE 的新框架，通过融合结构和语义以有效地整合不同类型的 EHR 数据，从而提高预测性能。
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5 months ago
从常规电子健康记录中整合成像和潜在临床特征的纵向多模态变压器用于肺结节分类
使用基于 Transformer 的多模态策略，将电子健康记录中的临床特征和胸部 CT 扫描图像进行无监督解开耦合，并利用时间 - 距离缩放的自注意力来共同学习其表达式，从而实现 SPN 分类的高效准确。
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a year ago
FD-GATDR：一种使用 EHR 进行医生推荐的联邦去中心化学习图注意力网络
该论文提出了一种医生推荐系统，采用时间嵌入和异构图注意力网络，重建患者和医生之间的潜在连接，并基于最小化优化模型提出了联邦去中心化学习方法来解决患者数据共享的隐私问题。该基于图的推荐系统在 EHR 数据集上有效地提高了 AUC 达到 6.2
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2 years ago
KDD
自我关注增强的医疗系统患者路径理解
本文提出了一种基于自我关注机制的多层神经网络模型 MusaNet，用于对电子健康记录（EHRs）中的患者就诊、行为以及医学代码等多级结构数据进行编码，该模型在两个真实世界基准数据集上经过验证具有更优的表现。
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4 years ago
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