연구진은 환자 데이터를 텍스트 시퀀스로 변환하고 사전 훈련된 언어 모델을 엔드 투 엔드 방식으로 미세 조정하는 새로운 방법을 제안했어요.
MIMIC-III 데이터의 입원 사망률 예측, 독일 이식 센터의 장기 부전 예측, 구급차 기록의 응급 분류 등 세 가지 임상 예측 작업에서 평가했어요.
텍스트 시퀀스 기반 접근 방식은 기존의 다중 모드 기반 접근 방식과 일치하거나 능가하며, 장기 부전 예측에서는 임상적으로 사용되는 그래디언트 부스팅 시스템보다 성능이 뛰어났어요.