Generating interpretable context-aware medical concept embedding implicating expert knowledge using LLMs

2026-10-07

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.artmed.2026.103543

原文求助

摘要

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• 通过将列名和临床知识整合到每个单元格值中来使用大型语言模型。 • ICAME始终优于基线方法，即使仅有十几个样本也是如此。 • 为用户提供可解释的嵌入，以确认单元格值和临床知识。 • 通过不在线共享患者数据来保护数据隐私，并降低大型语言模型API的成本。

Keyword:

Medical concept embedding

Large language model

Tabular learning

Learning from prior knowledge