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arXiv cs.AI· Ashvin Gupta, Joshua Placidi, Brendan Delaney, Alessandra Russo·· 2 小时前AI 评分27

块扩散用于纵向电子健康记录建模:精度、效率与表示的权衡

Block Diffusion for Longitudinal EHR: Accuracy, Efficiency, and Representation Trade-offs

AI 导读

一项arXiv研究在MIMIC-IV数据上以相同的token化、上下文长度和模型容量对比块掩码扩散(BD)与自回归模型在纵向EHR零样本预测中的表现。BD呈现明显的质量-效率权衡,B=8配置推理约快1.43倍,冻结线性探针在临床预测任务上与AR表现接近;增大去噪预算收益递减,BD被视为计算上有吸引力的EHR建模可行路线。

来源:arXiv cs.AI · arxiv.org