CURENet은 비정형 임상 노트, 구조화된 실험실 검사, 시계열 방문 데이터를 통합하여 만성 질환 예측을 위한 다중 모달 모델입니다. CURENet은 임상 텍스트 처리를 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하고, 텍스트 형식의 실험실 검사 결과 및 순차적인 방문 데이터를 처리하기 위해 트랜스포머 인코더를 사용하여 임상 데이터 간의 복잡한 상호 작용을 포착합니다. MIMIC-III 및 FEMH 데이터 세트에서 94% 이상의 정확도로 상위 10가지 만성 질환을 예측했습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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다중 모달 EHR 데이터 통합을 통해 임상 의사 결정 및 환자 결과 개선 가능성을 보여줌.
