HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تنبؤ النتائج السريرية من ملاحظات القبول باستخدام دمج المعرفة ذاتيًا

Betty van Aken Jens-Michalis Papaioannou Manuel Mayr­dorfer Klemens Budde Felix A. Gers Alexander Löser

الملخص

تنبؤ النتائج من النصوص السريرية يمكن أن يمنع الأطباء من تغافل المخاطر المحتملة ويساعد المستشفيات في التخطيط للقدرات. نقوم بمحاكاة المرضى عند وقت القبول، حيث يمكن أن تكون دعم القرار ذو قيمة خاصة، ونقدم مهمة جديدة تتعلق بالانتقال من القبول إلى الخروج تتضمن أربعة أهداف شائعة لتنبؤ النتائج: التشخيص عند الخروج، الإجراءات المنفذة، الوفيات داخل المستشفى والتنبؤ بمدة الإقامة. يجب على النظام المثالي أن يستنتج النتائج بناءً على الأعراض والحالات السابقة والعوامل الخطر للمريض. نقيم فعالية نماذج اللغة في التعامل مع هذا السيناريو ونقترح تدريبًا مسبقًا للنتائج السريرية لدمج المعرفة حول نتائج المرضى من مصادر عامة متعددة. كما نقدم طريقة بسيطة لدمج هرمية رموز ICD (ICD Code Hierarchy) في النماذج. نظهر أن نهجنا يحسن الأداء في مهام النتائج مقابل العديد من النقاط المرجعية. تحليل مفصل يكشف عن نقاط قوة إضافية للنموذج، بما في ذلك قابلية الانتقال، وكذلك نقاط ضعف مثل التعامل مع القيم الحيوية والتناقضات في البيانات الأساسية.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp