FlatASCEND: Modello Autoregressivo per la Generazione di Sequenze Cliniche
Il modello FlatASCEND, composto da 14,5 milioni di parametri, è un sistema autoregressivo che produce traiettorie cliniche multi-step adattate alle condizioni del paziente in risposta a token di intervento. Utilizza token compositi piatti insieme a una testa temporale log-normale con zero-inflazione. Sebbene le metriche distributive standard (Jaccard 0,889-0,954) non lo differenzino da baseline semplici, la sua importanza risiede nella generazione di condizioni basate su prefissi specifici del paziente. Uno studio di ablazione sullo shuffling dei prompt indica che il condizionamento specifico del paziente amplifica gli effetti farmacologici meccanicistici (2,0-2,2x per steroide a glucosio e diuretico a potassio), mentre le associazioni guidate da confondenti rimangono stabili (0,9x per insulina a glucosio). Un framework per utenti incidenti valuta la coerenza direzionale con la conoscenza farmacologica esistente.
Fatti principali
- FlatASCEND è un modello di sequenze cliniche autoregressivo con 14,5 milioni di parametri.
- Utilizza token compositi piatti e una testa temporale log-normale con zero-inflazione.
- Le metriche distributive standard (Jaccard 0,889-0,954) non distinguono FlatASCEND da baseline banali.
- Il valore del modello risiede nella generazione condizionale da prefissi specifici del paziente.
- L'ablazione con shuffling dei prompt mostra che il condizionamento specifico del paziente amplifica gli effetti farmacologici meccanicistici (2,0-2,2x per steroide a glucosio, diuretico a potassio).
- Le associazioni guidate da confondenti rimangono invariate (0,9x per insulina a glucosio).
- Un framework per utenti incidenti valuta la coerenza direzionale rispetto alla conoscenza farmacologica pregressa.
- Il modello genera traiettorie multi-step condizionate al paziente che rispondono a token di intervento.
Entità
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