A Comparative Study of Feature Selection Methods for EHR Diagnosis Codes in Opioid Use Disorder Prediction
阿片类药物使用障碍预测中用于电子健康记录诊断代码的特征选择方法对比研究
机构 * Stony Brook University(石溪大学) ; Rutgers University(罗格斯大学) ; University of Vermont(佛蒙特大学)
专题命中 临床大模型 :diagnosis(title,abstract);分类 cs.LG
AI总结 本研究对比五种特征选择方法在阿片类药物使用障碍预测中的表现,发现NTK敏感性方法在准确性与稳定性间平衡最优,LLM引导选择可提供互补临床信号。
Comments Accepted at the AMIA 2026 Annual Symposium