TRACE:多模态临床轨迹住院风险预测框架
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TRACE:多模态临床轨迹住院风险预测框架
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AI 综述
Minjun Kim、Jong Hak Moon 等在 arXiv 发布 TRACE(TRAjectory modeling of multimodal Clinical Events)论文,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,在来自 MIMIC-IV、eICU 和 MIMIC-III 共近 18 万次住院的九组数据集-任务组合中,TRACE 的 AUROC 均最高,并在八组任务中取得最高 ACC。结果为论文作者报告,尚无独立复验。
AI 根据报道生成 · 10 小时前更新
最新进展10月20日 12:00
TRACE:面向住院风险预测的多模态临床轨迹追踪报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月20日
- arXiv · cs.AITRACE:面向住院风险预测的多模态临床轨迹追踪
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。
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