新加坡国立大学基于多维度EHR数据实现细粒度患者队列建模，住院时间预测准确率提升16.3%

新加坡国立大学联合浙江大学提出了创新性的 NeuralCohort 方法，为 EHR 表征学习开辟了新的路径

电子健康记录（EHR）在医疗体系中至关重要，支持临床决策和患者管理。新加坡国立大学与浙江大学提出的NeuralCohort方法，通过双模块架构优化EHR数据分析，提高患者管理效率，推动精准医疗发展。

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原文中文，约5400字，阅读约需13分钟。发表于：。
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