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基于部分验证证据的治疗推荐模型的训练与验证
利用随机临床试验数据，我们提出了一种用于训练和验证临床决策支持系统的方法，解决了因治疗分配随机性和验证证据缺失导致的困难，展示了该方法能够改善结果，并为未在临床中应用的随机临床试验结果的决策支持创建了基础。
PDFa month ago
运用大型语言模型和社交媒体数据了解罕见炎症性疾病
这项研究利用大型语言模型（LLM）分析社交媒体平台 Reddit 上与结节病相关的讨论，发现疲劳、淋巴结肿大和呼吸困难是最常见的症状，泼尼松和英夫利昔单抗是常用的药物，对女性和年轻患者的预后有所改善，通过无监督聚类得出三种不同的患者亚型，情
PDF2 months ago
多模态神经退行性疾病分类的 ChatGPT 解释
阿尔茨海默病（AD）是最常见的神经退行性疾病，但目前的可用治疗方法仅限于停止疾病进展。此外，由于该疾病的异质性，这些治疗方法的有效性并不保证。因此，能够在早期阶段确定疾病亚型至关重要。我们提出了一个多模态框架，使用早期指标如图像、遗传学和临
PDF5 months ago
学习何时处理业务流程：带因果推理和强化学习的处方式流程监控
该论文提出了一种监控方法来自动化制定决策规则，此方法应用因果推断和强化学习结合来实现增加处理成功率的目标。
PDFa year ago
证据推断 2.0：更多数据，更好的模型
本文讨论如何利用 NLP 技术快速分析大量的疾病治疗相关的文章，以便于有效地整理出临床试验结果，并希望以此为基础构建出一个比较不同治疗方法的数据库，方便医生进行治疗决策。同时，本文还介绍了一个被称为 Evidence Inference 的
PDF4 years ago
完美匹配：一种简单的神经网络反事实推断表示学习方法
本研究提出了一种名为 Perfect Match 的方法，它基于近邻匹配来训练神经网络进行反事实推断，可用于处理多种治疗方案，具有易实现、不增加计算复杂度等特点，并在多个基准测试中显示出优异的性能。
PDF6 years ago