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arXiv 2403.09481cs.AI
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基于贝叶斯网络的表格数据与文本临床推理

Clinical Reasoning over Tabular Data and Text with Bayesian Networks

Ghent University(根特大学)

Paloma Rabaey, Johannes Deleu, Stefan Heytens, Thomas Demeester

AI总结:

本文探讨了将神经文本表示以生成式和判别式方式融入贝叶斯网络,以增强其对自然语言数据的临床推理能力,并通过肺炎诊断模拟验证了该策略。

摘要:

贝叶斯网络非常适合对表格数据进行临床推理,但与自然语言数据的兼容性较差,而神经网络为自然语言数据提供了成功的框架。本文比较并讨论了以生成式和判别式两种方式,用神经文本表示增强贝叶斯网络的策略。通过一个初级保健用例(肺炎诊断)的模拟结果加以说明,并在更广泛的临床背景下进行讨论。

英文摘要:

Bayesian networks are well-suited for clinical reasoning on tabular data, but are less compatible with natural language data, for which neural networks provide a successful framework. This paper compares and discusses strategies to augment Bayesian networks with neural text representations, both in a generative and discriminative manner. This is illustrated with simulation results for a primary care use case (diagnosis of pneumonia) and discussed in a broader clinical context.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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