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UMMAN：基于肠道菌群的无监督多图合并对抗网络疾病预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
机器学习在医生对病人发展趋势的洞察力方面受到关注。提出了一种名为多模态UMLS图神经网络学习（MMUGL）的新方法，用于学习医学概念的有意义表示。通过整合先前的医学知识并考虑多种模态来提高性能。在MIMIC-III数据集上展示了方法的优越性，结果表明了基于先前医学知识的多模态医学概念表示的重要性。
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关键要点
- 机器学习在医生对病人发展趋势的洞察力方面受到关注。
- 提出了一种名为多模态UMLS图神经网络学习（MMUGL）的新方法。
- MMUGL用于学习医学概念的有意义表示，基于统一医学语言系统的知识图。
- 这些表示聚合整个病人就诊情况，并输入到序列模型中进行预测。
- 通过整合先前的医学知识并考虑多种模态来提高性能。
- 在MIMIC-III数据集上展示了MMUGL方法的优越性。
- 结果表明基于先前医学知识的多模态医学概念表示的重要性。
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