SMI：基于医学本体的免训练语义ID概念表示

Ziyang Song 等在arXiv提交论文，提出SMI——一种训练无关的框架，利用专家定义的医学本体为诊断、操作和药物概念构造由粗到细的语义ID，并跨本体层级聚合冻结生物医学语言模型嵌入，得到层级感知的医学概念表示。 据论文摘要，SMI在MIMIC-IV上改善了死亡预测、再入院预测、药物推荐和罕见药物预测，并在eICU上提升了跨医院分布偏移下患者表示的鲁棒性。以上结果基于论文摘要，尚未核验全文。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。