arXiv cs.LG· Kihyuk Yoon, Lingchao Mao, Catherine Chong, Todd J. Schwedt, Chia-Chun Chiang, Jing Li·· 3 小时前AI 评分21
PaReGTA：面向 EHR 分析的时间感知 LLM 患者表征框架
PaReGTA: A Temporally Aware LLM-Based Patient Representation Framework for EHR Analytics
AI 导读
PaReGTA 是一个基于 LLM 的 EHR 编码框架，将纵向就诊事件转为带时间线索的模板化文本，经轻量对比微调学习就诊嵌入，再用混合时间池化聚合为固定维度患者表征。在 All of Us 的 39,088 名偏头痛患者队列中，PaReGTA-Gap + LightGBM 在 7,818 人留出测试集上的 AUC、准确率和 F1 均高于稀疏、BERT 类及循环方法。
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