共话 AI for Science | 解放军总医院医学创新研究部刘晓莉：基于数据和知识驱动的临床预测模型的构建

最新推荐文章于 2025-07-29 21:31:10 发布
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2023 和鲸社区年度科研闭门会以“对话 AI for Science 先行者，如何抓住科研范式新机遇”为主题，邀请了多个领域的专家学者共同探讨人工智能在各自领域的发展现状与未来趋势。

在医学领域，临床预测是一种经济有效的健康策略，可以提早地识别与治疗、预防与控制，在不同疾病等级都发挥着重要作用。

以《基于数据和知识驱动的临床预测模型的构建》为题，来自解放军总医院医学创新研究部的工程师刘晓莉博士，从临床预测模型的简介和意义、研究和应用现状，到一个关于老年重症患者的不良结局预后早期预测的实际研究案例，进行了分享。

分享嘉宾｜刘晓莉  解放军总医院医学创新研究部工程师

北京航空航天大学生物与医学工程学院生物医学工程专业博士。研究方向为围绕急危重症救治场景开展健康状态的评估、动态监测和不良事件的早期预警、便捷化辅助决策支持工具研发等。发表学术论文 25 篇，第一作者和共同一作 7 篇，SCI Q1 区文章 10 篇。申请发明专利 9 项，授权 4 项。协助举办“解放军总医院-麻省理工学院医疗大数据研讨会” 4 次。

本文内容已做精简，如需获取专家完整版视频实录及课件，请点此链接联系工作人员领取。

01 临床预测模型的简介和意义

这幅图展示了一些临床预测常见的应用领域，比如在 Covid 期间机械通气患者的插拔管、 ICU 的转入、房颤筛查检测，以及急性肾损伤和脓毒症的早期预测与实施预警。

预测模型是什么呢？Clinical Prediction Model，从医学的角度来说，是指患者或医生，根据特定的疾病、症状或未来发生的特定事件，来评估风险或概率而做出的决策；从工程的角度来说，是指使用预测变量分析具有特定预测特征的个体在特定时间段内出现特定结果或未来发生的绝对概率或风险。临床预测模型的实际意义，就是能够提早地去识别与治疗、提早地预防与控制，是一种最为经济有效的健康策略，它可以在不同的疾病等级都发挥着重要作用。

Nature Medicine 最近的一个报道分析了 2024 年有望重塑医学的 11 项临床试验，其中之一是机器

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共话 AI for Science，2023和鲸社区年度科研闭门会圆满结束
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大模型开发
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AI崛起后，对使用AI的一些小思考
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K 最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基于实例的监督学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过计算新样本与训练集中样本的距离，选取最近的 K 个邻居，根据这些邻居的类别或值进行预测。
非参数密度函数估计(1)
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几周前，我尝试用Claude Code构建一个完整的Spring Boot应用（一个略复杂的企业级用例）。由于这不是一个现成的用例，我很难定义精确的提示词（包括恰当的上下文学习、检索增强生成（RAG）等）。我得到的结果总是不一致——有时很出色，有时则完全是无意义的内容。我偶然看到了各种关于上下文工程的论文和博客，虽然之前听说过这个概念，但我曾认为它只是又一个昙花一现的潮流。我很快意识到，应该有解决办法，而且我们确实需要一种系统化的方法来定义上下文。
开发一个本地化的 RAG 智能体
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2. LangChain 的文本嵌入模块 HuggingFaceEmbeddings 会有层层依赖，安装时容易受挫，别怕，都给你梳理好了：HuggingFaceEmbeddings 依赖 sentence-transformers，sentence-transformers 依赖 torch，（torch 依赖 numpy，运行时才会暴露）。要开发 RAG 智能体，少不了要进行检索文档、调用大模型、调用工具等操作，这些操作都是最基础的标准动作，已经有开源的框架库帮我们封装好了，不需要我们从头来写。
首个智能存力调度平台启动！与算力网络共同加速AI创新
大数据在线
07-28 730
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什么是LLM 残差流：MLP Residual =attention Residual +MLP Result
ZJQ的博客
07-29 382
Transformer架构中的残差流（Residual Flow）、MLP Residual和Attention Residual概念。残差流通过残差连接让信息在网络层间顺畅流动，避免梯度消失，提升模型训练效果。MLP Residual是MLP模块输出与输入相加的结果，帮助保留原始特征的同时融合复杂语义信息。Attention Residual则是多头注意力输出与输入的相加结果，能有效捕捉序列元素间的关系。这些机制共同增强了Transformer模型的信息传递能力和语义理解性能。
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