#electronic health records

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Meta 2 Muse Wonder 2 clinical prediction 2 medical AI 2 large language models 2 AI for Science 1 Block Diffusion 1 ChatGPT 1

Stories, products and papers tagged "electronic health records", newest first.

Oct 22

Papers Builders09:39

Chinese content研究探索 Block Diffusion 用于纵向电子健康记录建模

医疗 AI 方向的研究者可以看看这篇：它在 MIMIC-IV 上验证了块扩散比自回归快约 1.43 倍，预测性能还几乎不掉，论文思路和实验设计都挺扎实。

#Block Diffusion #MIMIC-IV #electronic health records #diffusion models

arXiv cs.LG@Ashvin Gupta et al. (4)Source

Oct 15

Products Builders71°12:50

Chinese contentMeta 健康团队用 Muse Wonder 帮医学专家两周写出 10 篇论文

Meta 团队拿 Muse Wonder 加 500 万份病历，让医生两周写了 10 篇论文稿，还聊了人机怎么分工做科研。

#Muse Wonder #Meta #electronic health records #AI for Science

Jason Wei@_jasonweiSource

Chinese contentMeta 用 Muse Spark 1.3 辅助医学研究，产出 10 篇论文

Meta 用 Muse 模型和 500 万份病历辅助医学研究，已放出 10 篇论文，做医学+AI 交叉研究的可以看看流程设计。

#Meta #Muse Spark 1.3 #Muse Wonder #medical AI

Official accountMeta AI@AIatMetaSource

Sep 29

Papers Builders13:44

Chinese contentEHRAdapt：用语义先验将冻结 LLM 适配电子健康记录

一篇很实用的论文：教你怎么把病人电子病历喂给冻结的 Llama3.2 或 OLMo2，只训练不到 1% 的参数，罕见病预测还更好。

#EHRAdapt #Llama3.2 #OLMo2 #electronic health records

arXiv cs.AI@Andre R Goncalves et al. (3)Source

Sep 23

Papers BuildersSelected03:05

Dynamic prompting helps LLMs predict cancer outcomes from EHR notes

Dynamic prompting offers an alternative to fine-tuning for clinical prediction, letting teams adapt general-purpose LLMs to patient records with prompt engineering alone. Researchers and data scientists in healthcare can test the method on their own EHR text without training custom models. The study appears in npj Digital Medicine, a journal accessible to medical AI practitioners worldwide.

#large language models #electronic health records #prompt engineering

npj Digital Medicine@Hui LinSource

Sep 17

Products Builders02:50

Chinese contentOracle Health 在医院系统中扩展临床 AI 代理

Oracle Health 推出了这个临床 AI 代理，能直接嵌入医院系统，让护士通过语音快速获取患者信息，比传统方式更高效。

#Oracle Health #clinical AI #electronic health records

Fierce HealthcareSource

Sep 11

Chinese content电子健康记录中罕见疾病挖掘的代理驱动方法

朋友，有个新方法叫RDMA，专门从电子健康记录里找罕见病，比传统方法更省钱还更准，值得看看。

#RDMA #electronic health records #medical AI

npj Digital Medicine@Adam CrossSource

Papers Policy01:27

Chinese contentNature Medicine 发表研究：用大语言模型从电子病历中提取可计算的患者长期数据

朋友，Nature Medicine 发表了一篇研究，用大语言模型从电子病历里提取数据，做成知识图谱，能分析患者长期情况，挺实用的。

#Nature Medicine #electronic health records #large language models #clinical data

Nature Medicine@Vicki Seyfert-MargolisSource

Sep 8

Products BuildersSelected73°15:36

Mother-Child AI agent predicts health outcomes

The tool could improve maternal and infant healthcare outcomes in ASEAN regions with limited specialist access by identifying high-risk cases earlier.

#Mother-Child AI agent #electronic health records

Nature Medicine@Zhenhui ZhaoSource

Sep 2

ProductsOfficialSelected01:41

ChatGPT connects healthcare records

Available to healthcare providers in ASEAN, this integration enables secure patient data analysis compared to manual record review.

#ChatGPT #medical data #electronic health records #OpenAI

Primary sourceOpenAI BlogSource

Aug 21

Chinese contentBERT-LER模型在结构化电子健康记录临床预测任务中的应用

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。

#clinical prediction #electronic health records #interpretability

arXiv cs.LG@Jun Ni Du et al. (7)Source

Jul 8

Chinese contentX-FEMR：电子健康记录基础模型的token级可解释方法

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 #X-FEMR #Transformer #electronic health records

arXiv cs.LG@Jie Huang et al. (6)Source

May 29

Chinese contentMedCase-Structured：将文本转为FHIR数据，用于临床诊断推理基准测试

这项研究解决了临床AI评估中数据格式不匹配的痛点，做医疗AI或临床决策支持的团队可以直接用这个数据集和流水线来测试模型在真实EHR环境下的表现。

#clinical reasoning #FHIR #electronic health records #benchmarks

arXiv cs.AI@Valentina Bui Muti et al. (3)Source