NUS浙大研NeuralCohort 住院預測準確率升16.3%
電子健康紀錄是現代醫療的核心數據,惟傳統患者隊列劃分較為粗疏。新加坡國立大學與浙江大學提出NeuralCohort實現細粒度隊列建模,住院時間預測準確率提升16.3%,成果入選ICML 2025。
醫療數據的時代背景
在醫療信息化快速發展的當下,電子健康紀錄已成為醫療體系的核心組成部分,以電子形式系統存儲患者病歷,內容涵蓋人口統計資料至動態醫療特徵。
EHR為輔助臨床決策、優化患者管理提供了堅實的數據基礎,新冠疫情期間醫生便透過分齡隊列對比,識別出不同年齡層的重症風險差異。
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