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微软发布医疗时序基座模型：4540亿数据预训练，解决不规则采样
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原文中文，约2500字，阅读约需6分钟。
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内容提要
微软推出医疗时序基座模型MIRA，基于4540亿数据点预训练，旨在解决医疗数据不规则采样问题。MIRA结合CT-RoPE和Neural ODE技术，提升了对生命动态的理解与预测能力，展现出优越的迁移能力和鲁棒性，为医疗AI的通用化奠定基础。
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关键要点
- 微软推出医疗时序基座模型MIRA，基于4540亿数据点预训练。
- MIRA旨在解决医疗数据不规则采样问题，提升对生命动态的理解与预测能力。
- MIRA结合CT-RoPE和Neural ODE技术，展现出优越的迁移能力和鲁棒性。
- 传统医疗时序模型面临理想假设与现实数据的错位问题。
- 医疗时序数据具有时间间隔不规则、采样率异质等特点。
- MIRA通过跨场景、跨模态学习生理动态模式，成为通用医疗基座模型。
- CT-RoPE技术使模型能够精准感知历史记录中的时间间隔变化。
- Neural ODE模块模拟生物体内部的动力学变化，推导出连续时间下的潜在状态演化轨迹。
- MIRA在零样本预测和极度稀疏数据处理上表现出色，展现高鲁棒性。
- MIRA为医疗AI的通用化奠定基础，未来可用于快速获得高精度的定制化模型。
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