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本文提出了一个基于掩码临床语境的 SNOMED CT 概念推荐基准，比较了稀疏、密集和检索增强方法，结果显示在低资源环境中，稀疏 TF-IDF 表现最佳。
介绍了CT-HEG，一种用于ICU死亡预测的连续时间异质EHR图模式，通过消融研究表明双向连接和时间注意力边特征很重要；令人惊讶的是，在MIMIC-IV队列上，简化的同质图优于完整的异质模型。
CardioMeta是一个校准的多任务框架，用于在NHANES和MIMIC-IV数据上联合预测糖尿病、高血压和心血管疾病，强调泄漏控制、校准和透明可靠性。
提出了一种图约束遍历策略，将ICD-10-CM代码预测重构为在剪枝后的代码层级上的有限时域决策过程，在MIMIC-IV出院小结上优于平面基线。
本文介绍了 ClinicalBench 和 EpiKG 系统，评估了针对 MIMIC-IV 数据在多个人工智能大语言模型（LLM）上的临床问答中基于断言感知的检索能力。研究证明，在检索过程中处理否定和时态信息，相比标准基线能显著提升性能。
本研究评估了通过与大型语言模型（LLM）的交互式对话（通过 MedSyn 系统）如何提高急诊科医生在急诊环境中的诊断准确性，结果显示住院医师在处理疑难病例时的诊断准确率有显著提升。