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属性的力量：情感分类中影响因素的揭示
人脸表情和人类情感识别是心理学和医学的关键研究领域之一，现有的末端到末端训练的神经网络是目前唯一能达到最先进分类性能的模型，然而这种黑盒模型缺乏透明度，因此需要对决策过程进行分析和确定规则，同时分析单独输入样本无法暴露出系统性的学习偏差，这
PDF3 months ago
MasonNLP+ 在 SemEval-2023 任务 8 中的应用：基于知识增强预训练语言模型从社交媒体中提取医疗问题、经验和主张
利用基于语言模型的提取系统以及外部知识，从社交媒体用户帖子中自动提取与医疗状况相关的患者经历和医疗状况信息，可用于有效监测医疗谣言的传播和验证用户主张。
PDFa year ago
VisualCheXbert：解决放射学报告标签和图像标签之间的差异
使用 BERT 模型直接从放射学报告映射到图像标签的方法，优于现有的医学报告标签方法，与放射科医生标注的胸部 X 光图像的平均 F1 分数为 0.12 至 0.21。
PDF3 years ago
医疗保健中的贝叶斯网络：按疾病分布
研究发现，近三分之二的医疗保健贝叶斯网络都集中在四种疾病：心脏疾病、癌症、心理障碍和肺部疾病上。该研究呼吁加强对 BN 的理解和推广，以发挥其在日常医疗实践中带来积极影响的全部潜力。
PDF4 years ago
AAAIDeepHeart：用于心血管风险预测的半监督序列学习
使用半监督的、多任务的 LSTM 神经网络在 57,675 个人周的可穿戴式心率传感器数据上进行训练和验证，表明该方法可以高精度地检测多种医疗状况，包括糖尿病、高胆固醇、高血压和睡眠呼吸暂停，比医学文献中手工设计的生物标志物的表现更好，使得
PDF6 years ago
Doctor AI: 通过循环神经网络预测临床事件
使用大量历史数据，Doctor AI 基于循环神经网络（RNN）作为时间模型，从 260k 患者数据中预测多种医学诊断和用药类别，该模型可比几个基线模型更高效地进行差异诊断。
PDF9 years ago