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arXiv Computer Science AIGlyph: Un motor de interpretabilidad para el descubrimiento científico impulsado por IA en datos clínicos
Se presenta Glyph, un marco automatizado que utiliza modelos fundacionales y autoencoders esparsos para extraer y hacer interpretable conceptos clínicos a partir de datos clínicos multimodales y no estructurados. El estudio aplicó Glyph a datos de 41,628 pacientes, identificando 397 conceptos predictivos con asociaciones significativas. Se demostró que las asociaciones descubiertas son reproducibles y complementan marcadores derivados de la literatura, mejorando el poder predictivo.
- Robbie Holland
- Ashwin Kumar
- Mateus A. Esmeraldo
- David Le
- Andrea Fisher
- Jiazhen Pan
- Louisa Fay
- Magdalini Paschali
- Vasiliki Sideri-Lampretsa
- Ates Fettahoglu
- Stefania Moroianu
- Philipp Wesp
- Ivan Lopez
- Tom Nuno Wolf
- McKenzie S. White
- Eduardo Pontes Reis
- Fatima Rodriguez
- Curtis P. Langlotz
- Vasilis Syrgkanis
- Imon Banerjee
- Akshay S. Chaudhari
- Sergios Gatidis