医学 AI

Representation learning to advance multi-institutional studies with electronic health record data from US and France

利用表示学习推动多机构研究的电子健康记录数据：来自美国和法国的数据

Doudou Zhou, Han Tong, Linshanshan Wang, Suqi Liu, Xin Xiong, Ziming Gan, Romain Griffier, Boris Hejblum, Yun-Chung Liu, Chuan Hong, Clara-Lea Bonzel, Tianrun Cai, Kevin Pan, Yuk-Lam Ho, Lauren Costa, Vidul A. Panickan, J. Michael Gaziano, Kenneth Mandl, Vianney Jouhet, Rodolphe Thiebaut, Zongqi Xia, Kelly Cho, Katherine Liao, Tianxi Cai

机构 * Department of Statistics and Data Science, National University of Singapore（新加坡国立大学统计与数据科学系） ； Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛大学陈曾熙公共卫生学院） ； Department of Statistics, Columbia University（哥伦比亚大学统计系） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Department of Statistics, University of Chicago（芝加哥大学统计系） ； Univ. Bordeaux, INSERM, Bordeaux Population Health Research Center（波尔多大学，法国国家健康与医学研究院，波尔多人口健康研究中心） ； CHU de Bordeaux, Service d’Information Médicale（波尔多大学医院医学信息部） ； Inria SISTM Team（法国国家信息与自动化研究所SISTM团队） ； Duke University（杜克大学） ； VA Boston Healthcare System（VA波士顿医疗系统） ； Brigham and Women’s Hospital（布里格姆妇女医院） ； Brown University（布朗大学） ； Computational Health Informatics Program, Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院计算健康信息学项目） ； Department of Neurology, University of Pittsburgh（匹兹堡大学神经病学系） 纠错

专题命中 临床大模型 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出基于图的框架，通过学习共享语义空间解决多机构电子健康记录数据表示不一致问题，提升跨机构临床模型训练与部署的鲁棒性。