arXiv · cs.AI· Leo Y. Li-Han, Chris Varghese, Elizabeth B. Habermann, Mark J. Truty, William R. G. Perry, Cornelius A. Thiels, Hojjat Salehinejad·· 6 小时前
GraphBEAT：用于胃肠道癌症早期风险分层的图式时间事件聚合
GraphBEAT: Graph-based Bucketized Event Aggregation Over Time for Early Risk Stratification of Gastrointestinal Cancers
arXiv:2610.22014v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Leo Y. Li-Han, Chris Varghese, Elizabeth B. Habermann, Mark J. Truty, William R. G. Perry, Cornelius A. Thiels, Hojjat Salehinejad
研究任务与主要进展
GraphBEAT通过按时间分桶并构建患者特异的有向临床事件图，预测胰腺癌、肝癌和肠道癌在12、24和36个月诊断提前期下的风险。基于论文摘要，该方法在所有实验设置中优于GraphSAGE、GAT、GCN、Transformer和LSTM，并且每名患者所需浮点运算次数减少超过250倍、参数量减少超过20倍；摘要未说明数据规模、划分和复现细节。
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。
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