利用跨病人和縱向數據進行多模態醫療記錄表示法學習及其應用;Using Cross-Patient and Longitudinal Data for Multimodal Medical Record Representation Learning and Its Applications

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題名:	利用跨病人和縱向數據進行多模態醫療記錄表示法學習及其應用;Using Cross-Patient and Longitudinal Data for Multimodal Medical Record Representation Learning and Its Applications
作者:	柯士文
貢獻者:	國立中央大學資訊管理學系
關鍵詞:	多模態資料;電子病歷;圖神經網路;大型語言模型;表示法學習;Multimodality;Electronic Health Records;Graph Neural Networks;Large Language Models;Representation Learning
日期:	2024-09-27
上傳時間:	2024-09-30 17:20:32 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	提升醫療效能：通過更有效地利用EHR資料，特別是在藥物推薦方面，本計畫有望提升醫療行業的效能。個人化的藥物推薦有助於提供更有效和安全的治療方案，減少不必要的藥物反應和副作用。推動數據驅動臨床決策：本計畫的方法有助於實現資料導向的臨床決策，使醫生和醫療專業人員能夠更全面地理解患者的狀態，並做出更準確的治療計劃。促進學術研究：本計畫的方法涉及複雜的表示學習技術，可能在學術界引起廣泛興趣。相關研究成果有望推動健康信息技術領域的發展，促使更多相關研究的進行。對醫療技術發展的貢獻：透過結合圖神經網絡和變壓器架構，本計畫提供了一種創新的方法，有助於推動醫療技術的發展。這種新方法可能成為
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊管理學系] 研究計畫

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