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研究团队开发跨EHR预测阿片类药物使用障碍模型
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AI 综述
2026年10月19日，《npj Digital Medicine》发表的一项研究显示，研究人员提出了一种利用语言模型进行跨电子病历（EHR）数据协调的通用深度学习模型，专门用于预测阿片类药物使用障碍（OUD）的发生风险。该研究的数据依托于美国国家卫生研究院（NIH）的All of Us研究项目。目前，加州大学圣迭戈分校已针对该深度学习模型的相关架构申请了临时专利。
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最新进展10月19日 08:00
研究团队提出基于语言模型的跨EHR深度学习模型预测OUD风险，已申请临时专利。报道时间线
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10月19日
- npj Digital Medicine基于语言模型跨电子病历数据协调预测阿片类药物使用障碍的通用深度学习模型
研究人员提出了一种利用语言模型进行跨EHR数据协调的通用深度学习模型，用于预测阿片类药物使用障碍（OUD）风险。该研究数据基于美国国家卫生研究院（NIH）的All of Us研究项目，相关模型架构已由加州大学圣迭戈分校申请临时专利。
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