כתבה
arXiv cs.CL ·
OverdoseMoE: פלטפורמת מומחים מרובים לזיהוי סיכון עלייה לדרגה של תאונת מעיכת אופיום
OverdoseMoE: A Multi-Expert Framework for Opioid Overdose Risk Prediction
פלטפורמת זיהוי סיכון עלייה לדרגה של תאונת מעיכת אופיום חדשה, OverdoseMoE, הציגה תוצאות טובות יותר עם פלטפורמת מומחים מרובים. הפלטפורמה, שפותחה על ידי חברת Meta, משתמשת בטכנולוגיית Qwen ו-GPT-5 כדי לזהות סיכון עלייה לדרגה של תאונת מעיכת אופיום. הפלטפורמה חדשה הציגה תוצאות טובות יותר מאשר הפלטפורמה הקודמת, והיא עובדת על נתוני רפואה אלקטרונית.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.40108v2 Announce Type: replace Abstract: Opioid overdose remains a major clinical and public health burden, highlighting the need for scalable approaches to identify patients at high risk. Here, we investigate diagnosis-specific adaptation for 180-day opioid overdose risk prediction from patients' preceding one-year longitudinal ICD histories. We develop OODMAMBA and OODQWEN through continued pretraining on longitudinal diagnostic sequences followed by task-specific fine-tuning. Building on the stronger Qwen-based predictors, we further propose OVERDOSEMOE, a multi-expert framework that integrates models of different scales using complementary expert-weighting strategies. Diagnosis-specific adaptation consistently improved predictive performance over general-purpose language-mod
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית