arXiv 机器学习· Xiaoguang Zhu, Pengyi Jiang, Juncen Guo, Jingyi Wu, Lianlong Sun, Yang Liu·· 6 小时前AI 评分33
DISCERN：用于可泛化医学多模态学习的可辨识疾病证据
DISCERN: Identifiable Disease Evidence for Generalizable Medical Multimodal Learning
AI 导读
医学多模态学习方法 DISCERN 结合信息格编码器、潜在状态模型与结果预测头，通过消除队列入组捷径来提取可辨识疾病证据。在反转合成入组测试中，该方法将状态 AUROC 分别从 0.043 提升至 0.883、从 0.265 提升至 0.825。在 eICU 与 MIMIC-IV 跨数据库死亡率实验中，其 AUROC 较匹配的经验风险最小化提升 0.036 与 0.035。
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