כתבה
arXiv cs.LG ·
למידת ריפוד על פועלי רפואה של נתיבי חולים לשם הסברה קלינית בבסיסי EHR
Reinforcement Learning over Patient Trajectories for Clinical Reasoning in EHR Foundation Models
אורח חיים: ניתן לשפר בקרה על כלי EHR על ידי למידת ריפוד. ניתן לשפר EHR על ידי טכנולוגיית GPT-5.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.12277v1 Announce Type: new Abstract: Electronic health record (EHR) foundation models trained on longitudinal patient trajectories have demonstrated strong performance across diverse clinical prediction tasks. However, their clinical reasoning capabilities remain constrained by next-token prediction on limited and incomplete EHR data. To address this, we propose a reinforcement learning (RL) fine-tuning framework that treats EHR foundation models as generative policies over patient trajectories. We formulate common clinical prediction problems (e.g., hospital readmission) as event-conditioned, time-windowed reasoning tasks. We then design time-aware, rollout-sensitive rewards to account for finite rollout lengths and temporally inconclusive outcomes. We find that RL fine-tuning
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית