Resumen: La recomendación de medicamentos es una tarea crucial para ayudar a los médicos a tomar decisiones oportunas de los registros médicos de los pacientes longitudinales. Sin embargo, los datos EHR del mundo real presentan desafíos significativos debido a la presencia de entidades médicas raramente observadas y registros incompletos que pueden no capturar completamente la verdad clínica de tierra. Si bien los modelos basados en datos entrenados en registros de salud electrónicos longitudinales a menudo logran un rendimiento empírico fuerte, luchan por generalizarse en condiciones faltantes o novedosas, en gran parte debido a su dependencia de los patrones de concurrencia observados. Para abordar estos problemas, proponemos la ontología jerárquica y el refinamiento de la red para una robusta recomendación de medicamentos (HIREF), un marco unificado que combina dos estructuras complementarias: (i) las semánticas jerárquicas codificadas en ontologías médicas seleccionadas y (ii) patrones de co-occurrencia refinados derivados de EHRS de todo el mundo real. Incorporamos entidades de ontología en el espacio hiperbólico, lo que naturalmente captura las relaciones similares a los árboles y permite la transferencia de conocimiento a través de antepasados compartidos, mejorando así la generalización a los códigos invisibles. Para mejorar aún más la robustez, introducimos un esquema de regularización escasa guiado previo que refina el gráfico de concurrencia de EHR al suprimir los bordes espurios mientras preserva asociaciones clínicamente significativas. Nuestro modelo logra un fuerte rendimiento en los puntos de referencia EHR (MIMIC-III y MIMIC-IV) y mantiene una alta precisión bajo configuraciones simuladas de código invisible. Experimentos extensos con estudios de ablación integrales demuestran la resistencia de Hiref a los códigos médicos invisibles, respaldados por análisis en profundidad de la estructura gráfica dispersa aprendida y las incrustaciones de código médico.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 14 de agosto de 2025.
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