提出HealthMamba医疗就诊预测框架
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提出HealthMamba医疗就诊预测框架
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AI 综述
Dahai Yu 等研究者提出 HealthMamba，一个用于医疗设施就诊预测的不确定性感知时空图状态空间模型，论文已被 IJCAI 2026 接收。该框架由统一时空上下文编码器、图状态空间模型 GraphMamba 和集成三种机制的不确定性量化模块组成。 论文称，在加利福尼亚、纽约、得克萨斯和佛罗里达四个真实数据集上，HealthMamba 的预测精度较 SOTA 基线提升约 6.0%，不确定性量化提升 3.5%。
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最新进展10月23日 12:00
HealthMamba：面向医疗设施就诊预测的不确定性感知时空图状态空间模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- arXiv cs.AIHealthMamba：面向医疗设施就诊预测的不确定性感知时空图状态空间模型
HealthMamba 是一个不确定性感知的时空框架，用于医疗设施就诊预测，由统一时空上下文编码器、图状态空间模型 GraphMamba 和集成三种机制的不确定性量化模块组成。在加利福尼亚、纽约、得克萨斯和佛罗里达四个真实数据集上，其预测精度较 SOTA 基线提升约 6.0%，不确定性量化提升 3.5%。论文已被 IJCAI 2026 接收。
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