arXiv cs.AI / cs.LG 最新· Ashvin Gupta·· 18 小时前AI 评分41
Block Diffusion 用于纵向 EHR：在 MIMIC-IV 上的准确率、效率与表征权衡
Block Diffusion for Longitudinal EHR: Accuracy, Efficiency, and Representation Trade-offs
AI 导读
研究在相同 tokenisation、上下文长度与模型容量下，于 MIMIC-IV 上对比块式掩码扩散（BD）与自回归（AR）模型做纵向 EHR 零样本预测的表现。代表性 B=8 配置评估速度约快 1.43 倍，小 block 配置保留 AR 大部分预测性能，但生成式 rollout 多数设置下仍落后于 AR。冻结线性探针显示，BD 与 AR 表征在各类临床预测任务上表现近乎一致。
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