arXiv · ML· Mohammad Nasir Uddin, Eklachur Rahman Bhuiyan, Rahnuma Tabassum Orpita·· 23 小时前AI 评分25
ICU死亡预测事件图模型性能归因：变量感知表征优于关系类型化
Variable-aware representation, not relation typing, explains the performance of an event-graph model for ICU mortality prediction: temporal and external validation
AI 导读
在ICU死亡预测任务中，变量感知表征对模型性能的提升作用远超关系类型化。在MIMIC-IV数据集（31,142次ICU住院）中，引入变量感知嵌入后，模型AUROC从0.846提升至0.896（2020-2022年测试集），而关系类型化与共享消息传递的AUROC差异小于0.005。
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