研究者提出ATHENA跨医院神经架构搜索框架

Deyi Li等作者提出ATHENA，一个面向电子健康记录（EHR）临床预测的知识引导智能体神经架构搜索框架，用于基于Transformer的EHR建模。 该框架的做法是：每所医院预训练一次权重共享supernet，并利用两层跨医院先验引导多智能体LLM搜索，其中先验包括用SHAP元回归总结的任务组件偏好。报道未给出该框架在临床预测任务上的实际效果数据。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。