arXiv ID:
2602.15159
基于双掩码自编码从不完整电子健康记录数据中学习表征 / Learning Representations from Incomplete EHR Data with Dual-Masked Autoencoding
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种名为AID-MAE的新方法,它通过同时掩盖原始缺失值和部分观测值来训练模型,从而能直接从稀疏、不规则的电子健康记录数据中学习到更有效的患者表征,并在多种临床预测任务上取得了比现有方法更好的性能。