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官方账号arXiv cs.LG@Bastian Pfeifer
推荐理由：这篇论文用对比图神经网络给疾病轨迹建模，能更精细地聚类病程相似的患者，比传统方法好用。
疾病轨迹
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7月29日
09:21
论文提出一种对比表示学习框架，将多变量疾病轨迹建模为时间图。节点代表患者在不同时间的观察，边捕捉时间连续性和轨迹结构相似性。框架使用结构感知随机游走引导对比图神经网络，生成保留时间上下文的嵌入。这些表示能对具有相似疾病进展模式的患者进行鲁棒聚类，并揭示纵向数据中的潜在结构。实验在真实临床数据上验证了有效性。