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Memorization and Ranking: Enhancing the Application of Large Language Models in Clinical Diagnosis Prediction
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内容提要
本研究提出MERA模型，旨在提高临床诊断预测的准确性。该模型结合层次对比学习和概念记忆化，利用自然语言知识与医学实践，解决患者数据稀缺和疾病候选空间大的问题。实验结果表明，MERA在MIMIC-III和IV数据集上显著提升了诊断预测能力。
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关键要点
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本研究提出MERA模型，旨在提高临床诊断预测的准确性。
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MERA模型结合层次对比学习和概念记忆化，利用自然语言知识与医学实践。
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该模型解决了患者数据稀缺和疾病候选空间大的问题。
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实验结果表明，MERA在MIMIC-III和IV数据集上显著提升了诊断预测能力。
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