本研究提出了Endo-CLIP框架，旨在解决结肠镜图像分析中的背景干扰和医学术语模糊问题。实验结果表明，该框架在息肉检测与分类方面优于现有方法，准确性更高。

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。

本研究旨在自动为TIBKAT技术记录分配主题标签，采用Gemeinsame Normdatei分类法。通过OntoAligner工具和检索增强生成技术，实验表明该方法在多语言记录处理中的有效性，可能改善数字图书馆的主题标记。

本研究提出了一种名为EMRModel的大型语言模型，旨在将医疗咨询对话转化为结构化医疗记录。通过LoRA微调和代码风格提示设计，该模型在医疗记录提取任务中实现了88.1%的F1得分，显著提高了信息利用效率。

本研究提出利用大型语言模型（LLMs）来改进药物过量风险预测，克服传统机器学习模型在医疗记录分析中的局限性。实验结果表明，LLMs在某些情况下优于传统模型，具备较高的预测准确性，显示其在临床决策支持中的潜力。

本研究提出了一种基于电子健康记录的经验检索增强框架（ExpRAG），旨在提高大型语言模型在临床应用中的可靠性。实验结果显示，ExpRAG在医疗推理中比传统方法提高了5.2%的准确性，强调了案例知识在医疗决策中的重要性。

本研究提出了TIMER框架，以优化大型语言模型在处理电子健康记录时的时间依赖性问题。经过TIMER-Instruct微调后，模型性能提升了7.3%。

本研究提出FLARE框架，结合恒星物理特性与历史耀斑记录，解决了恒星耀斑预测模型的不足。实验结果显示，FLARE在各项评估指标上优于现有方法，展现出显著的预测能力和应用潜力。

本研究提出了增强型变换器模型ETHOS，针对医疗风险评估的不足，通过个性化可解释模块ARES，实现动态实时风险评估，从而提高临床决策的准确性，改善患者结果。

本研究探讨大型语言模型（LLMs）在电子健康记录（EHR）中提取患者数据的能力。实验表明，优化特征选择和序列化方法可提升任务表现最多26.79%，而相关示例的上下文学习设置则能提高数据提取表现5.95%。这些发现为LLM在健康搜索的设计提供了指导。

本研究提出了BioBridge框架，旨在解决儿科急诊科人满为患的问题。该框架利用自然语言处理技术，提高了电子医疗记录的决策效率，并通过理解双语和代码切换数据，显著改善了多项性能指标，展示了其在医疗记录数据处理中的实用性和有效性。

本研究提出了一种新模型，结合BiLSTM-CRF、XGBoost和逻辑回归，以提高糖尿病风险预测的准确性。该模型通过深入分析电子健康记录数据，为临床决策提供支持，旨在改善糖尿病及其他慢性病的治疗效果。

本研究提出了一种基于临床知识的尿路感染（UTI）风险分类框架，利用可解释的人工智能技术分析电子健康记录（EHR）数据，识别不同风险组的临床和人口统计差异，为临床决策提供AI驱动的洞见。

本研究提出MPLite框架，解决医疗健康记录中单次访问记录被忽视的问题。通过结合轻量神经网络与实验室结果，显著提升健康预测能力，优于现有模型。

本研究提出了一种基于LLM的自动摘要方法，旨在减轻医疗文档的手动摘要负担。该方法使用7B模型和混合贝叶斯上下文扩展技术，在ROUGE-L指标上与谷歌的175B Gemini模型相近，显著提升了电子病历自动摘要的可行性。

本研究提出了一种结合偏振滤光器相机与机器学习的新方法，以解决水面高度测量技术的不足。建立的监督数据集包含水面偏振图像与高度记录，为科学研究和工程应用提供了重要参考。

本研究提出了DeLLiriuM模型，用于重症监护室中谵妄的早期预测。基于195家医院的104,303名患者的电子健康记录，DeLLiriuM在预测性能上显著优于现有深度学习方法，为临床干预提供了可靠依据。

本文探讨了自然语言处理在电子健康记录中的应用，重点介绍了计算表型学方法及其算法，包括深度学习和无监督学习。研究表明，基于深度学习的模型能够有效提取患者信息，改善个体化医学和临床决策。同时，提出的新算法LATTE和sEHR-CE提升了数据分析的准确性和可靠性。此外，利用大型语言模型提取社会健康决定因素，显示出较低的算法偏见。

Java中的record与类不同，record是不可变的，属性创建后不能修改，自动生成equals、hashCode和toString方法。record不能继承或被继承，但可以实现接口，适合用作数据传输对象（DTO）。类适合需要特定逻辑的方法场景。虽然record不可变，但其包含的可变对象属性内容仍可修改。

Records是Java在JDK 14引入并在JDK 17中正式推出的特性，类似于数据类或DTO模式。它用于创建不可变对象，简化对象构建。通过指定属性，编译器自动生成构造函数、getters、equals、hashCode和toString方法。Records不能继承类，但可以实现接口，适合需要不可变对象的场景。使用需要JDK 17或更高版本。