arXiv Artificial Intelligence· Ziyang Song, Lia Shen, Yixuan Li, Qincheng Lu, Weihao Li, Haoran Xu, He Zhu, Xinyu Wang, Yue Li·· 18 小时前AI 评分24
SMI：基于本体论语义 ID 的层次感知医学概念表示
SMI: Ontology-Grounded Semantic IDs for Hierarchy-Aware Medical Concept Representation
AI 导读
研究提出免训练框架 SMI，通过专家定义的医学本体为诊断、手术和药物概念构建由粗到细的语义 ID，并聚合冻结的生物医学语言模型嵌入生成层次感知的医学概念表示。理论分析表明 SMI 对罕见和细粒度临床概念的表示更具信息量。在 MIMIC-IV 上，SMI 提升了死亡率预测、再入院预测、药物推荐和罕见药物预测；在 eICU 上，SMI 在跨医院分布偏移下生成更稳健的患者表示。
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