医学 AI

Structured Evidence Routing for Incident Risk Prediction from Multimodal Longitudinal EHRs

面向多模态纵向电子健康记录（EHR）的事件风险预测的结构化证据路由

Animesh Agarwal, Meysam Ghaffari, Nina Fatehi, Carlos Morato

机构 * Optum AI（奥普姆人工智能部门） ； UnitedHealth Group（联合健康集团） 纠错

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究针对多模态纵向EHR的事件风险预测难题，提出结构化证据路由方法，经5项1年期诊断任务验证，其AUROC达到现有基线水平、AUPRC具竞争力，还可提供患者特定证据轨迹。

Comments Accepted at the ICML 2026 Workshop on Structured Data for Health (SD4H), Seoul, South Korea