利用交叉注意力提升医疗理赔数据心血管事件预测
原文标题：In Medical Claims Data, Enhancing Predictive Performance for Major Adverse Cardiovascular Events Using Cross Attention
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研究利用交叉注意力机制对医疗理赔数据中诊断与治疗关系加权，生成更具代表性的特征以预测主要不良心血管事件（MACE）。模型 ROC-AUC 达 0.7720，高于传统 ASCVD 模型、LightGBM 与自注意力模型，表明整合理赔数据结构可显著提升预测性能。
- 问题
- 医疗理赔数据临床信息非结构化，限制其对主要不良心血管事件（MACE）的预测能力。
- 方法
- 用交叉注意力机制对诊断与治疗之间的关系加权，生成更具代表性的特征，区别于自注意力与树模型做法。
- 结果
- ROC-AUC达0.7720，高于传统ASCVD模型、LightGBM与自注意力模型。
- 影响
- 做医疗风控或理赔数据的团队可把诊断-治疗结构显式建模，作为低成本提升MACE预测的路径。
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