PLM：语言模型结合GNN的可解释临床预测框架

Xinyu Wang 等在 arXiv 发布论文（v2），提出 Patients-like-me（PLM），一个统一融合语言模型与图神经网络的临床预测框架，将患者个体语义与群体队列结构结合。 作者称，在 MIMIC-III 和 MIMIC-IV 数据集的大量实验中，PLM 在不同编码器型和解码器型语言模型骨干上均持续优于当前最先进方法，且仅增加适度计算开销；框架还可通过检索有影响力的相似患者提供解释。 当前信息来自论文摘要，未说明具体改进幅度和完整实验细节，结论尚属作者声称，未经独立复现。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。