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EHR模型十年尺度时间上下文评测

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AI 综述

研究团队提出“时间上下文”概念,即预测点前的日历回溯窗口,并首次系统评测EHR基础模型十年尺度的回溯窗口。团队在西北伦敦3.6M初级诊疗患者的1.4B编码事件上预训练34.6M参数的decoder-only Transformer,用于结直肠癌预测。 结果显示,AUROC从回溯2年的0.551升至18年的0.590后趋于平稳,约80%增益在10年内达成;XGBoost基线峰值AUROC为0.589。模拟还显示,默认基频下RoPE在约20年后出现混叠,需重新调参θ。

AI 根据报道生成 · 5 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月5日
  1. arXiv · cs.AI
    EHR 基础模型的时间上下文需回溯多久?结直肠癌预测最长评估至 30 年

    研究提出"时间上下文"(预测点前的日历回溯窗口),首次系统评估 EHR 基础模型十年尺度的时间上下文。团队在西北伦敦 3.6M 初级诊疗患者的 1.4B 编码事件上预训练 34.6M 参数的 decoder-only Transformer,预测结直肠癌时 AUROC 从 2 年的 0.551 升至 18 年的 0.590 后趋于平稳,约 80% 增益在 10 年内达成,XGBoost 基线峰值 AUROC 为 0.589。模拟还显示默认基频下 RoPE 在约 20 年后出现混叠,需重新调参 θ。

本事件热度走势

可比范围当前
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可比范围峰值
511月6日 11:00
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