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患者健康记录中临床笔记和 ICD 码的连续预测建模
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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
本文提出了一种通用多任务框架，用于预测疾病发病率，结合了结构化信息和文本医疗笔记。该方法不需要特定于疾病的特征工程，能够处理文本中的否定和数值。在100万名患者的队列中，使用文本的模型优于仅使用结构化数据的模型，并能够使用文本中的数值和否定，提高预测性能。同时比较了医疗专业人员用于解释模型预测的不同可视化方法。
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关键要点
- 提出了一种通用多任务框架，用于预测疾病发病率。
- 该框架结合了结构化信息和文本医疗笔记。
- 不需要特定于疾病的特征工程，能够处理文本中的否定和数值。
- 在100万名患者的队列中，使用文本的模型优于仅使用结构化数据的模型。
- 模型能够利用文本中的数值和否定，提高预测性能。
- 比较了医疗专业人员用于解释模型预测的不同可视化方法。
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