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ACLShimo Lab 在 “Discharge Me!”：通过提示驱动的电子病历章节拼接进行出院总结
我们提出了一种方法来通过从电子健康记录（EHR）中提取相关部分并添加解释性提示来生成 “Brief Hospital Course” 和 “Discharge Instructions” 段落，从而减少医生在写入详细笔记方面所需的时间和工作
PDFa month ago
利用联邦学习和差分隐私对电子健康档案进行隐私保护的机器学习
电子健康记录（EHR）是医疗提供者用来存储患者的医疗记录的电子数据库，其中可能包括诊断、治疗、费用和其他个人信息。机器学习算法可用于提取和分析患者数据以改善患者护理。患者记录包含诸如社保号码和居住地址等高度敏感信息，因此需要使用联邦学习和差
PDFa month ago
魔灵：一种用于三维计算机断层扫描的视觉语言基础模型
使用配对的 CT 扫描、电子健康记录数据和放射学报告，我们训练了一种 3D VLM 模型（Merlin），并在多个任务类型和个别任务上评估了其性能。
PDF2 months ago
SMART：面向预训练缺失感知模型的患者健康状态预测
通过自我监督的预训练方法，SMART（自我监督的缺失感知表示学习方法）通过详细的注意力机制对缺失信息进行编码，并通过学习潜在空间中的缺失数据表示来填补缺失值，从而提高了患者健康状况预测的泛化性和鲁棒性。在六个电子健康记录任务上进行的广泛实验
PDF2 months ago
演化因果发现与相对影响分层的可解释数据分析
该研究提出了一种基于进化的因果推断（ECD）方法，用于在研究数据集中自动分析变量之间的关系，并提供解释性较强的结果。在复杂系统中，特别是在医疗保健领域的电子健康记录数据中，ECD 方法能够揭示变量之间的模式和机制，并在不同噪声水平下保持高准
PDF3 months ago
COLING利用大型语言模型从儿科患者记录中提取社会健康决定因素：新型语料库和方法
社会卫生决定因素（SDoH）在塑造健康结果方面起着关键作用，特别是在儿科人群中，干预措施可能具有长期影响。本研究提出了一个新的标注语料库，儿科社会历史标注语料库（PedSHAC），并使用经过精细调优和上下文学习方法结合大型语言模型（LLMs
PDF4 months ago
基于概率模型的医院电子健康记录顺序推理
在动态医院环境中，决策支持是提高患者结果的有价值工具，本研究设计了一个概率无监督模型用于医院电子病历数据中包含的多个任意长度的序列，包括诊断、实验室检查、神经评估和药物，通过推断算法可以预测序列的长度和特定值的出现。
PDF4 months ago
ICLR在线临床时间序列多模态对比学习
利用先进的自监督多模式对比学习技术，注重临床笔记和时间序列，我们引入了一种损失函数：多模式邻域对比损失 (MM-NCL)，展示了我们方法在线预测任务中出色的线性验证和零样本表现。
PDF4 months ago
电子健康记录的多模态分析上的对比学习
该研究提出了一种新颖的多模态特征嵌入生成模型，并设计了一种多模态对比损失函数，通过联合分析结构化和非结构化数据的两种重要模态来捕获患者的完整病历，从而实现多模态电子健康记录特征表示学习并保护隐私。模拟研究结果表明，所提出的算法适用于多种配置
PDF4 months ago
EXACT-Net：非小细胞肺癌放疗的电子健康记录引导下肺肿瘤自动分割
使用电子健康记录辅助的 EXACT-Net 方法，在非小细胞肺癌患者的计算机断层扫描（CT）图像中，通过预训练的大型语言模型提取信息，去除假阳性，并成功检测到肿瘤结节，使得成功结节检测的数量提高了 250%。
PDF5 months ago
通过大型语言模型合成数据检测难治性抑郁的临床特征
通过大型语言模型和 BERT 基于跨度抽取模型，能够提取和标记与难治性抑郁症相关的各种正面和负面因素的文本跨度，为未来医疗应用提供了希望。
PDF5 months ago
使用 MIMIC-IV 进行基准测试：一种不规则、稀疏的临床时间序列数据集
电子健康记录（EHR）与应用机器学习解决领域内的各种问题越来越受欢迎，而这一增长的研究领域也引发了对 EHR 可访问性的需求。本研究的目标是填补 MIMIC-IV 最新版本的 MIMIC 数据集的基准测试工作的不足，并提供一个详细的文献调查
PDF6 months ago
多模电子健康记录的自动融合提升医疗预测能力
我们提出了一种名为 AutoFM 的神经架构搜索（NAS）框架，用于自动搜索对多样输入模态和融合策略进行编码的最佳模型架构，并在真实世界的多模式 EHR 数据和预测任务上进行了彻底实验，结果表明我们的框架不仅在现有最先进的方法上实现了显著的
PDF6 months ago
将医疗团队沟通与患者结果相连接的视觉分析设计
这篇论文介绍了一个视觉分析系统，用于研究以电子病历系统为媒介的时间性通信网络的有效性和效率，并通过将网络指标与患者生存结果关联来制定有效性指标。同时，该系统还通过提取电子病历访问的延迟和频率来分析通信效率，并使用信息流图编码延迟和频率，以帮
PDF7 months ago
自回归语言模型用于估计史诗电子健康记录审计日志的熵
电子健康记录 (EHR) 的审计日志是一种高粒度的事件流，捕捉了临床医生的活动，对于研究临床医生工作流程的特征是一个重要的研究领域。现有的通过 EHR 审计日志衡量工作流程复杂性的技术，涉及到基于时间或频率的横断面聚合，无法捕捉完整的 EH
PDF9 months ago
临床放射肿瘤学中的自然语言处理技术和框架简介
该研究回顾了现代自然语言处理模型的关键技术创新，并介绍了在放射肿瘤学研究中使用大型语言模型的最新应用，同时提出了一种全面的框架来评估 NLP 模型以便在临床应用前进行严格的评估和验证。
PDF9 months ago
利用原型患者表征借助特征缺失感知校准来缓解电子病历数据稀疏性问题
通过间接插补和特征可信度学习，我们的研究提出了一种改进的电子健康记录 (Electronic Health Record) 预测模型，能够更准确地预测住院病人的死亡情况，此模型在 MIMIC-III 和 MIMIC-IV 数据集上实验证明优
PDFa year ago
使用 SyntHIR 实现互操作的合成健康数据，以推动 CDSS 工具的开发
借助高质量的患者日记和健康注册表，利用机器学习技术开发基于临床决策支持系统的重要机遇，我们提出了通过生成和使用合成电子健康记录数据的体系结构来实现该系统，该体系结构是在 SyntHIR 系统中实施的。
PDFa year ago
利用大型语言模型（如 ChatGPT 或 GPT-4）作为临床助手的潜力和风险
在使用真实的大型电子病历数据库进行两项分析后，发现 ChatGPT 和 GPT-4 可以通过思路链和几次提示，准确地完成疾病分类任务，并为卫生保健工作者提供诊断辅助，但是这些模型目前存在错误陈述、忽视重要医学发现、推荐不必要的调查和过度治疗
PDFa year ago
复制递归神经网络结构网络
提出了一种利用复制递归神经网络（RNN）结构的路径生成器和路径判别器进行疾病分类的粗到细的 ICD 路径生成框架（CRNNet），在识别并发症时具有更高的效率，57.30％的复杂疾病预测比现有技术和以前的方法表现更好，同时通过消融研究证明了
PDFa year ago