EHRAdapt：冻结语言模型适配电子健康记录

Andre R Goncalves、Vincent Liu 和 Priyadip Ray 提出 EHRAdapt 适配器，把电子健康记录中的（时间、模态、编码）元组直接映射进冻结语言模型的嵌入空间，训练时只更新 0.1–0.6% 的参数。 研究在约 400 万患者记录上，对 OLMo2 1B、Llama3.2 1B 和 OLMo2 7B 三个冻结骨干做继续预训练；结果显示，完整适配器在每个骨干的留出下一事件预测上都优于所有消融版本，作者称这能提升罕见临床事件的预测。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。