研究突破
TEDDY：兒科疾病風險預警的基礎模型，用診斷歷史預測疾病發病
TEDDY: A Pediatric Foundation Model for Risk Forewarning from ICD-Coded Diagnostic Histories
arXiv cs.LG · 2026-07-17
摘要
研究團隊推出 TEDDY（青少年疾病時序解碼器），這是一個 184 萬參數的解碼 transformer 模型，用 160 萬名兒童的 7300 萬筆 ICD-10 診斷紀錄進行訓練。模型能分析兒童的縱向診斷軌跡和就診時序，在 797 個疾病發病預測任務上達到中位 72% 的 AUC，大幅超越 DenseNet、CNN、RNN 和 LSTM 等基礎模型。這表明基礎模型在兒科臨床軌跡分析上的巨大潛力，尤其在罕見病預測上表現最佳。
●開發者：可探索時序醫療數據建模的新架構方向
●投資人：醫療 AI 基礎模型領域持續成熟，臨床應用前景明確
●一般用戶：未來兒童就診記錄可助醫生更早發現潛在疾病風險
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