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arXiv · cs.AI· Minjun Kim, Jong Hak Moon·· 2 天前

TRACE:面向住院风险预测的多模态临床轨迹追踪

TRACE: Tracking Multimodal Clinical Trajectories for Inpatient Risk Prediction

arXiv:2610.25765v1阅读论文 PDF ↗

仅依据论文摘要整理;未读取全文,实验条件、证明与基准细节请核对原文。

作者:Minjun Kim, Jong Hak Moon

研究任务与主要进展

TRACE框架将电子病历、胸部X光、放射学报告和出院摘要组织为按日构建的多模态临床轨迹,用于预测院内死亡、住院时长延长和再入院。基于论文摘要,在MIMIC-IV、eICU和MIMIC-III近18万次住院数据的九组任务中,TRACE的AUROC均最高,并在八组任务中取得最高ACC。

阶段、条件与复现 · 深读核对

  • 新能力对应什么具体任务与最小输入输出?
  • 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确?
  • 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证?

这些是阅读核对问题;材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。

来源:arXiv · cs.AI · arxiv.org