arXiv cs.LG· Jin-Jia Zheng, Vincent S. Tseng·· 7 小时前AI 评分18
基于图增强的纵向电子健康记录疾病轨迹发现与时间终点预测
Graph-Enhanced Disease Trajectory Discovery and Temporal Endpoint Forecasting from Longitudinal Electronic Health Records
AI 导读
研究团队在 MIMIC-IV v3.1 上提出图增强框架，先拆分患者再构建图，学习仅训练集的连续入院转移，最终得到 99,527 个分支模体，并用时间感知 Transformer 通过端点专属交叉注意力为每个终点检索最多 24 个患者兼容模体。
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