https://blog.qife122.com/tags/%E5%8C%BB%E7%96%97%E9%A2%84%E6%B5%8B/ Recent content in 医疗预测 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Tue, 23 Sep 2025 13:25:23 +0800 https://blog.qife122.com/p/ai%E7%96%BE%E7%97%85%E9%A2%84%E6%B5%8B%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%A7%A3%E6%9E%90/ Tue, 23 Sep 2025 13:25:23 +0800 https://blog.qife122.com/p/ai%E7%96%BE%E7%97%85%E9%A2%84%E6%B5%8B%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%A7%A3%E6%9E%90/ <h2 id="技术架构">技术架构</h2> <p>Delphi-2M采用改进的GPT-2架构，包含220万个参数。关键技术改进包括：</p> <ul> <li>使用连续年龄编码替代离散位置标记</li> <li>采用指数等待时间模型预测事件发生时间</li> <li>将每个诊断记录视为序列中的标记（token）</li> </ul> <h2 id="数据处理">数据处理</h2> <p>系统将个人的健康轨迹表示为诊断代码时间线，同时整合生活方式因素（吸烟状况、BMI类别）和人口统计数据。在训练数据中，每个健康轨迹平均包含18个疾病标记，时间跨度从出生到80岁。</p>