Imputation of Unknown Missingness in Sparse Electronic Health Records
稀疏电子健康记录中未知缺失值的填补
专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG
AI总结 本文提出了一种基于变换器的去噪神经网络,用于解决电子健康记录中未知缺失值的填补问题,提高了医疗代码去噪的准确性,并在医院再入院预测任务中取得了显著提升。
科学与医疗
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
稀疏电子健康记录中未知缺失值的填补
专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG
AI总结 本文提出了一种基于变换器的去噪神经网络,用于解决电子健康记录中未知缺失值的填补问题,提高了医疗代码去噪的准确性,并在医院再入院预测任务中取得了显著提升。
一种用于非侵入性患者特异性心脏瓣膜叶let应变估计的几何特征追踪方法
专题命中 临床大模型 :pathology(abstract);分类 q-bio
AI总结 本文提出了一种基于几何特征追踪的方法,用于非侵入性量化心脏瓣膜叶let应变,通过整合几何参考图谱和改进的配准算法,提高了对瓣膜形态和应变的准确评估。
PVminer: 一个专门领域工具用于在患者生成数据中检测患者声音
机构 * Department Of Emergency Medicine , Yale School of Medicine , 464 Congress Ave , 06519 , CT , USA ; Department of Biomedical Informatics \& Data Science , Yale School of Medicine , 100 College Street , 06510 , CT , USA ; Department of Social ; Behavioral Sciences , Yale School of Public Health , 60 College Street , 06520 , CT , USA ; Division of Research , Texas State University , 601 University Dr. , 78666 , TX , USA
专题命中 临床大模型 :biomedical(abstract)
AI总结 PVminer是一种专门领域NLP工具,通过多标签多类预测任务整合BERT编码器和主题建模,实现对患者声音的高效检测与分类。
超越决策支持:探索患者在真实世界医疗寻求旅程中大型语言模型的纵向使用
专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract)
AI总结 本文通过为期四周的日记研究,探讨患者在真实世界医疗寻求旅程中如何将LLM作为动态伴侣,改变传统患者-提供者关系中的权力动态,并提出未来LLM应作为纵向边界伴侣持续调解患者与临床医生之间的互动。
Comments Conditionally accepted to CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'26)