NPJ Schizophrenia：林关宁/禹顺英团队提出基于语言模型的精神分裂症长住院风险预测模型

本文介绍了上海交通大学医学院附属精神卫生中心林关宁教授团队与禹顺英教授团队在NPJ Schizophrenia上发表的最新研究，该研究构建了一个基于语言模型和深度神经网络的精神分裂症患者长住院风险预测模型。该模型通过整合多维度异构入院特征，如年龄、病程、炎症指标等，实现了94%的行为特征提取准确率和0.9的AUC值，显著提升了长住院识别的准确率。研究还发现，语言模型在减少潜在歧视和错误依赖方面具有显著优势，为医疗相关问题的公平性和可靠性提供了保障。此外，研究团队还计划探索更多前沿深度学习范式在精神疾病临床诊疗领域的应用。