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CARing：用医学 Token 与覆盖感知推理预测诊断
论文提出 CARing 框架，用组合语义 ID 表示诊断，并通过覆盖奖励强化学习优化多标签推理轨迹。在 MIMIC-III 和 MIMIC-IV 上，CARing 在加权 F1 和 top-k 召回上超越所有 EHR 训练基线，推理模式下 R@30 达 46.04% 和 46.52%。
arXiv cs.LG24 天前
#电子健康记录
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重新审视健康AI方法学进展的评估方式
研究在统一评估框架下重实现12种新旧算法，并在MIMIC-IV与NWICU两个临床数据集上对比专家设计的临床任务与随机生成任务。结果显示聚合式两两比较在不同任务族与数据集间迁移性强，但临床任务存在更强的任务-方法交互。值得注意的是，新算法并未稳定优于旧方法，梯度提升树配合现代稀疏表示仍极具竞争力。
arXiv cs.LG46 天前
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结构化证据路由用于多模态纵向EHR事件风险预测
研究提出结构化证据路由工作流，包括路由器、预测器和审查器，用于从纵向电子健康记录预测事件风险。路由器组织完整记录为摘要和证据切片，预测器形成风险评估，审查器批判。在五个一年期诊断任务上达到与监督基线相当的AUROC，并提供患者特定证据轨迹。
arXiv cs.AI66 天前
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医学表征预训练助力药物重定位筛选
研究提出统一预训练框架，显式整合医疗编码的层级子词聚合、部分掩码与交叉引用机制，在痴呆发病与住院等临床事件预测任务上超越现有方法。作者以阿尔茨海默病为案例开展计算机药物重定位研究，无需文献等外部知识即数据驱动地重新发现已知候选药物，并提出任务自适应表征方法缓解历史处方信息过度编码问题。该工作建立了…
arXiv cs.LG45 天前
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患者自报问卷数据提升阿片使用障碍预测
研究基于 All of Us 队列 26.7 万名有阿片暴露史的参与者，比较仅用电子健康记录与叠加问卷数据的预测模型。结果显示问卷增强在全部 24 种模型-窗口组合中均提升 PR-AUC，最佳 24 个月 LightGBM 模型从 0.6219 升至 0.6603。置换分析表明问卷特征是第二重要的…
arXiv cs.LG49 天前