LabTOP：基于电子健康记录的实验室检验结果预测统一模型
机器学习
2025-07-08 v5
摘要
实验室检验是疾病诊断和患者状态监测的基础。然而，频繁的检验对患者来说负担重且检验结果可能并非立即可用。为此，我们提出了 LabTOP，一种通过在电子健康记录（EHR）数据上采用语言建模方法来预测实验室检验结果的统一模型。不同于传统方法仅估计部分检验项目或对离散值范围进行分类，LabTOP 对多样化的检验项目执行连续数值预测。我们在三个公开可用的 EHR 数据集上对 LabTOP 进行评估，证明其优于现有方法，包括传统机器学习模型和最先进的大型语言模型。我们还进行了大量消融研究，以确认设计选择的有效性。我们认为 LabTOP 将作为一个准确且通用的实验室检验结果预测框架，具有潜在的临床决策支持和关键条件早期检测应用。
引用
@article{arxiv.2502.14259,
title = {LabTOP: A Unified Model for Lab Test Outcome Prediction on Electronic Health Records},
author = {Sujeong Im and Jungwoo Oh and Edward Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.14259},
year = {2025}
}
备注
11 pages for main text, 13 pages for appendix