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SynEHRgy：使用仅解码器的变换器合成混合类型结构化电子健康记录
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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
本文提出了一种将电子医疗记录(EHRs)转化为文本翻译任务的方法，增强了事件插入的灵活性。该方法通过数值和分类特征控制生成提示，评估迷惑度，并在MIMIC-III数据集上表现优越。
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关键要点
- 提出了一种将电子医疗记录(EHRs)转化为文本翻译任务的方法。
- 该方法增强了事件插入的灵活性。
- 通过数值和分类特征控制生成提示学习方式。
- 评估了两个迷惑度度量，考虑纵向和跨模态插值的关系。
- 利用隐私保护评估的两个对手。
- 在MIMIC-III数据集上表现优越，平均longitudinal imputation perplexity降低53.1%，平均cross-modality imputation perplexity降低45.3%。
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