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利用交叉注意力提升医疗理赔数据心血管事件预测
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。
arXiv cs.LG53 天前
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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。