用动作条件世界模型预测电子病历患者轨迹
原文标题：Forecasting Patient Trajectories from the Electronic Health Records with Action-Conditioned World Models
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论文提出面向电子病历的预测性世界模型，将患者病史表示为动作条件潜在轨迹，显式分离患者状态与临床动作。核心的状态相关线性化预测器支持时间分辨预测、多步推演与动作条件模拟。在二分类与生存时间任务上，EHR WM 以约 1/30 参数量取得与更大 EHR 基础模型相当的性能。
- 问题
- EHR 基础模型多用自回归 token 预测，难以做动作条件推演。
- 方法
- 把患者病史表示为动作条件潜在轨迹，显式分离患者状态与临床动作，用状态相关线性化预测器传播局部变化。
- 结果
- 二分类与生存时间任务上以约 1/30 参数量达到与更大 EHR 基础模型相当的性能，且任务相关。
- 影响
- 小参数世界模型可做多步推演与反事实模拟，降低临床预测模型的部署成本。
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