研究首次系统评估EHR模型长达30年的时间上下文

Achille Raviez 等发布论文（arXiv:2611.07265，已被 ML4H 2026 Findings Track 接收），提出 EHR 基础模型的“时间上下文”概念，即预测点之前的日历回溯窗口，并称首次对十年级时间上下文进行系统评估。 团队在西北伦敦 360 万初级保健患者的 14 亿编码事件上预训练了 34.6M 参数的 decoder-only transformer，用于结直肠癌预测。评估采用全部注册满 30 年的冻结队列（1008 例病例、9582 名匹配对照），在 2 至 30 年的 15 个嵌套回看窗口上比较表现，预测使用 12 个月诊断前缓冲。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。