Sequence models reveal diagnosis accumulation pathways beyond comorbidity burden in population-scale hospital data
من خلال تدريب نموذج محول تبايني (contrastive transformer) على بيانات مستشفيات نمساوية تمتد لـ 13 عاماً، تُثبت هذه الدراسة أن تسلسلات التشخيص الطولي وتوقيت ما بين الإدخولات الطبية يلتقطان معلومات حاسمة حول اتساع، وحداثة، ووتيرة تراكم المراضة، مما يحسن بشكل كبير من التنبؤ بالأمراض وتصنيف المخاطر بما يتجاوز مؤشرات المراضة المشتركة التقليدية المقطعية.