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官方账号arXiv cs.LG@Jie Huang, Pengfei Yin, Zihan Xu, Daniel Capurro, Mike Conway, Ting Dang
推荐理由：这篇论文用Transformer代理模型给医疗AI做局部解释，还能直接对齐临床知识，让黑箱诊断更可信。
FEMR
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7月8日
10:02
电子健康记录基础模型（FEMR）预训练于大规模结构化患者数据，但缺乏可解释性。X-FEMR训练一个Transformer代理模型来近似FEMR在两个预测任务上的行为。该方法识别最影响预测的token，揭示患者历史不同方面的重要性。引入临床对齐度量，量化代理模型关键token与临床验证特征的一致性。实验表明代理模型能很好近似FEMR预测，token级解释与临床知识对齐。