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# 死亡率预测

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  1. arXiv

    医疗事件生成模型 Curiosity-0826-4B 扩到儿科:零样本预测哮喘与再入院,实验室值误差降 18–46%

    Curiosity-0826-4B 把基于 Epic Cosmos 病历的生成式医疗事件基础模型从成人扩展到儿科,并加入死亡与右删失的显式表示。模型参数从 1B 增至 4.3B、上下文从 8K 增至 16K,在两者都支持的任务上总体持平或超过 Curiosity-0226-1B,实验室值预测的平均绝对误差降低 18–46%。儿科哮喘新发与急性发作的 AUROC 与成人参照队列相当,镰状细胞危象则低于成人。

  2. medRxiv

    心电图也能读出心肌机械运动:合成e′在出院后独立预测死亡,判别力从0.67升到0.70

    一项多队列外部验证显示,一个此前训练好的生成对抗网络无需重新训练,就能从标准12导联心电图合成二尖瓣环组织多普勒速度与位移参数。在1,065例急性心梗住院患者中,合成e′在GRACE评分之上仍独立预测全因死亡;在出院后亚组中,它把判别力从C指数0.67提高到0.70,并在AI-ECG预测与实测射血分数之外保持独立。在219,564例门诊人群中,三个参数均与心梗特异性死亡相关,MAPSE效应最大。

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