New York University（纽约大学）

Early Warning Index for Patient Deteriorations in Hospitals

医院患者恶化的早期预警指数

Dimitris Bertsimas, Yu Ma, Kimberly Villalobos Carballo, Gagan Singh, Michal Laskowski, Jeff Mather, Dan Kombert, Howard Haronian

机构 * Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院斯隆管理学院） ； Operations and Information Management, University of Wisconsin Madison（威斯康星大学麦迪逊分校运营与信息管理系） ； Technology Management and Innovation, New York University（纽约大学技术管理与创新系） ； Hartford HealthCare（哈特福德医疗集团） ； Holistic Hospital Optimization（综合医院优化） 纠错

AI总结 本文提出Early Warning Index模型，通过多模态机器学习预测患者恶化风险，结合SHAP解释提升可解释性，用于医院分诊和资源调度优化。

Small Batch Size Training for Language Models: When Vanilla SGD Works, and Why Gradient Accumulation Is Wasteful

小批量训练语言模型：当普通SGD有效，以及为何梯度累积是浪费

Martin Marek, Sanae Lotfi, Aditya Somasundaram, Andrew Gordon Wilson, Micah Goldblum

机构 * New York University（纽约大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本研究发现小批量训练可稳定训练语言模型，优于大批次，且能使用普通SGD实现稳定训练，无需动量和优化器状态。

Comments NeurIPS 2025. Code available at: https://github.com/martin-marek/batch-size

Multimodal Deep Learning for Stroke Prediction and Detection using Retinal Imaging and Clinical Data

基于视网膜成像和临床数据的多模态深度学习用于中风预测与检测

Saeed Shurrab, Aadim Nepal, Terrence J. Lee-St. John, Nicola G. Ghazi, Bartlomiej Piechowski-Jozwiak, Farah E. Shamout

机构 * Division of Engineering, New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎赫尔分校工程系） ； Institute for Healthier Living Abu Dhabi（阿布扎赫尔健康生活研究所） ； Eye Institute at Cleveland Clinic Abu Dhabi（阿布扎赫尔克利夫兰医学中心眼科研究所） ； Canberra Hospital（堪培拉医院） 纠错

AI总结 本研究提出一种多模态深度学习方法，利用视网膜成像和临床数据预测中风风险，实验结果显示在中风检测和风险预测方面优于传统方法。