medRxiv 预印本· Narang, K., Addo, N., Bains, J., Firnberg, M., Tat, S., Hooft, A., Arrubla, D. C., Abed, B., Singh, C., Kamaleswaran, R., Feng, J., Kornblith, A. E. ·· 1 天前AI 评分22
分钟级电子健康记录学习：MINT 儿科急诊基础模型在 766,733 次就诊中优于任务专用模型
Learning the electronic health record at the minute-scale
AI 导读
研究提出分钟级学习范式并开发儿科急诊基础模型 MINT，基于五个卫生系统、10 家医院 16 年的 766,733 次儿科急诊就诊数据完成预训练与验证。在分钟级预测任务中，MINT 在 25 项比较中的 21 项优于任务专用模型，并在呼吸支持升级预测上优于医生。MINT 还展现出科室级监测、动态风险解释和个体化生理反应预测等分钟级能力。
来源：medRxiv 预印本 · medrxiv.org