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BioBridge: 通过知识图谱搭建生物医学基础模型的桥梁
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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
本文介绍了一种名为MMUGL的新方法，用于在医学知识图上学习医学概念的表示。该方法整合了先前的医学知识并考虑多种模态，提高了性能。结果表明，基于先前的医学知识的多模态医学概念表示很重要。
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关键要点
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机器学习在医生对病人的发展趋势获得洞察力方面受到越来越多的关注。
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提出了一种名为多模态 UMLS 图神经网络学习（MMUGL）的新方法。
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MMUGL用于在基于统一医学语言系统的知识图上学习医学概念的有意义的表示。
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这些表示被聚合以表示整个病人就诊情况，并输入到序列模型中进行预测。
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通过整合先前的医学知识并考虑多种模态来提高性能。
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与现有架构在 MIMIC-III 数据集上进行比较，MMUGL方法表现优于这些方法。
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结果表明基于先前的医学知识的多模态医学概念表示的重要性。
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