HERMES：基于临床病历对比感知知识图谱推理的患者预后预测

英文标题：HERMES: Contrast-Aware Knowledge Graph Reasoning from Clinical Notes for Patient Outcome Prediction

针对临床预测模型通常依赖结构化电子健康记录（EHR）的问题，最新研究提出了 HERMES 模型，探索利用非结构化临床病历进行对比感知知识图谱推理。现有方法在处理非结构化文本时通常将其编码为扁平序列，而 HERMES 旨在通过图结构与对比学习挖掘更深层的语义与临床关联。该方法为医疗 AI 领域利用非结构化病历提升患者预后评估的精准度与可解释性提供了新的技术思路。