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在医疗保健中，释放的少量数据集没有用于构建ML模型的通用数据输入格式。结果，当释放模型时，它们对数据集预处理和预期输出格式做出了不同的假设，从而导致了重大的可重复性挑战（McDermott等，2021； Wornow等，2023）。需要保证在医疗保健上升中的模型最低效果（Shah等人，2024年），并需要提高透明度的呼吁，我们需要启用NLP和CV社区中的模型共享和代码可重复使用。为了满足这一需求，我们介绍了医疗事件数据标准（MEDS，可在https://github.com/medical-event-data-andard/meds访问），这是机器学习的结构性电子健康记录（EHR）数据的数据输入标准，该数据具有三个关键好处：
医疗事件数据标准（MEDS）
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