可学习的提示作为伪填充：重新评估传统电子病历数据填充在下游临床预测中的必要性

本文介绍了一种基于电子健康记录（EHR）的健康状况分析方法，使用Learnable Prompt as Pseudo Imputation（PAI）作为新的训练协议来提高模型性能。实验结果显示，PAI在数据不足和高缺失率的情况下表现出更高的鲁棒性，并且在跨机构数据的真实应用中展现了更强的模型泛化能力。