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本文介绍了GNOVA，一种GRU-神经常微分方程变分自编码器框架，用于从常规临床数据中重建和预测阿尔茨海默病的认知轨迹，无需昂贵的神经影像或生物标志物，在ADNI数据集上实现了低误差和不确定性估计。
本综述论文提出了一个用于临床AI中干预感知疾病轨迹建模的统一框架，通过整合治疗混杂反馈和信息性观察模式来解决静态预测的失败。
DT-Transformer是一个基础模型，在Mass General Brigham（MGB）健康系统的11家医院中，基于170万名患者的5710万条结构化EHR记录进行训练，在896个疾病类别的下一事件预测中展现出强大的区分能力。