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Dynamical Label Augmentation and Calibration for Noisy Electronic Health Records
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于注意力的学习框架（ACTLL），旨在解决电子健康记录中医疗时间序列数据的标签错误问题。该方法通过动态校准不确定标签和增强已确认实例，提高了患者结果预测的准确性。实验结果表明，在高噪声情况下，该模型优于现有技术。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于注意力的学习框架（ACTLL），旨在解决电子健康记录中的标签错误问题。
- 该方法通过动态校准不确定标签和增强已确认实例，提高了患者结果预测的准确性。
- 实验结果表明，在高噪声情况下，该模型优于现有技术。
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