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8月21日

10:30

10:30

官方账号arXiv cs.LG@Jun Ni Du, Lukas Adamek, Maxim Kryukov, Flavio Dormont, Ziv Bar-Joseph, Sven Jager, Brandon Rufino

BERT-LER模型通过将实验室测试结果编码为离散标记，并使用百分位数分组保留分级信息，结合集成梯度进行基于输入EHR序列的标记级归因，在EHRShot基准套件和哮喘严重程度进展研究中取得了与公开基准模型相媲美的预测性能。该模型在实验室相关任务上往往超过公开基准模型，并提供了与临床已知风险因素一致的归因。

论文 BERT-LER模型临床预测电子健康记录

推荐理由：BERT-LER模型在临床预测任务中表现出色，结合了实验室值表示和可解释性，适用于多个治疗领域和预测任务，值得一看。

8月7日

10:03

10:03

官方账号arXiv cs.LG@Dohyun Ku, Min Gu Kwak, Francisco J. Pasquel, Jing Li

研究团队提出代谢组学专用大模型MetaboLLM，通过持续预训练、监督微调和结构化检索整合生化知识。配套的MetaboLLM-GIN将生成描述转换为代谢物图，用于患者级预测。在四个骨干模型家族上，MetaboLLM在代谢组学知识、关系和描述任务上优于对应基础模型和医学适配模型。MetaboLLM-GIN在冠状动脉搭桥术后应激性高血糖预测中AUC达0.8616，在绝经后激素方案分类中AUC为0.8123，超过传统模型和替代图构建方法。模型解释还产生了具有生物学意义的发现。

论文 MetaboLLM MetaboLLM-GIN 代谢组学

推荐理由：做代谢组学或临床预测的可以看看，MetaboLLM把生化知识变成图谱，两个预测任务的AUC都挺能打。

6月19日

11:10

11:10

官方账号arXiv cs.AI@Zahra Asghari Varzaneh, Reza Khoshkangini, Pia Saldeen, Lars Johansson, Thomas Ebner

该论文利用55个上下文感知时间特征（包括滚动热稳定性、温湿度同步达标率、峰值压力时长和压力后恢复速度）建模IVF实验室微环境。基于亚洲诊所61周数据，这些特征将交叉验证预测误差从原始平均值的3-5%降至1.27%。分层贝叶斯Beta回归模型通过部分池化共享环境效应，在另一北欧诊所的留出数据上对35-39岁年龄组实现R2=0.86，相比基线误差减少64%。研究证明结构化环境监测包含临床上有意义的可迁移信号。

论文 IVF 分层贝叶斯环境监测

推荐理由：搞生殖医学或临床预测的看这篇：55个环境特征把IVF成功率预测误差压到1.27%，模型还能跨诊所迁移，相当实用。