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SMART：面向预训练缺失感知模型的患者健康状态预测
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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
本文介绍了一种新的训练协议PAI，通过构建可学习的提示来提高电子健康记录（EHR）分析模型的性能。PAI在数据不足和高缺失率的情况下表现出更高的鲁棒性，并在跨机构数据的真实应用中展现了更强的模型泛化能力。
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关键要点
- 基于电子健康记录（EHR）分析患者健康状况是医学信息学中的基础研究问题。
- 现有深度学习训练协议依赖统计信息或填补模型来重构缺失值，限制了模型性能。
- 引入了可学习提示作为伪填补（PAI）作为新的训练协议，显著提高EHR分析模型性能。
- PAI在数据不足和高缺失率情况下表现出更高的鲁棒性。
- 在跨机构数据的真实应用中，PAI展现了更强的模型泛化能力，尤其是对非重叠特征。
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