EHR-RAGp: Retrieval-Augmented Prototype-Guided Foundation Model for Electronic Health Records

📄 arXiv: 2605.12335v1 📥 PDF

作者: Saeed Shurrab, Mariam Al-Omari, Dana El Samad, Farah E. Shamout

分类: cs.IR, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-05-12

备注: Retrieval Augmented EHR Foundation Model

💡 一句话要点

EHR-RAGp：一种检索增强的原型引导电子病历基础模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 电子病历 检索增强生成 原型学习 临床预测 长程依赖

📋 核心要点

  1. 现有EHR预测模型难以有效利用患者历史数据，面临轨迹长、事件异构和时间不规则等挑战。
  2. EHR-RAGp通过原型引导的检索模块，动态整合最相关的患者历史，关注最具信息量的上下文。
  3. 实验表明，EHR-RAGp在多个临床预测任务中优于现有模型，并能提升现有临床基础模型的性能。

📝 摘要（中文）

电子病历(EHR)包含丰富的纵向患者信息，被广泛应用于预测建模。然而，由于轨迹长、事件异构、时间不规则以及历史临床背景的相关性变化，有效利用历史数据仍然具有挑战性。现有方法通常依赖于固定窗口或统一聚合，这可能会掩盖重要的临床信号。本文提出EHR-RAGp，一种检索增强的基础模型，可以动态地整合跨不同临床事件类型的最相关的患者历史。我们提出了一个原型引导的检索模块，作为一种对齐机制，并估计检索到的历史块相对于给定预测任务的相关性，从而引导模型关注最具信息量的上下文。在多个临床预测任务中，EHR-RAGp始终优于最先进的EHR基础模型和基于Transformer的基线。此外，将EHR-RAGp与现有的临床基础模型集成可以产生显著的性能提升。总的来说，EHR-RAGp提供了一个可扩展且高效的框架，用于利用长程临床上下文来提高下游性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决电子病历(EHR)预测建模中，如何有效利用患者长期历史数据的问题。现有方法如固定窗口或统一聚合，无法有效捕捉临床事件的时间相关性和异构性，导致重要临床信号被掩盖。

核心思路：论文的核心思路是利用检索增强生成(RAG)框架，结合原型学习，动态地从患者历史中检索最相关的临床信息。通过原型引导，模型能够更好地对齐检索到的历史信息与当前预测任务，从而关注最具信息量的上下文。

技术框架：EHR-RAGp包含以下主要模块：1) 嵌入模块：将EHR数据编码为向量表示。2) 原型模块：学习代表不同临床状态的原型向量。3) 检索模块：基于原型向量，从患者历史中检索最相关的临床事件块。4) 融合模块：将检索到的信息与当前输入进行融合，用于下游预测任务。整体流程是，给定一个预测任务，首先通过原型模块找到相关的原型，然后使用这些原型在历史记录中检索相关信息，最后将检索到的信息与当前输入融合进行预测。

关键创新：最关键的创新点在于原型引导的检索机制。与传统的RAG方法不同，EHR-RAGp不是简单地基于相似度检索，而是利用原型向量来指导检索过程，从而更好地捕捉临床事件之间的语义关系和时间依赖性。这种方法能够更准确地识别与当前预测任务相关的历史信息。

关键设计：原型向量通过聚类或自监督学习获得。检索模块使用余弦相似度等度量来衡量历史事件块与原型向量之间的相似度。损失函数包括预测损失和原型学习损失，共同优化模型参数。具体网络结构的选择取决于具体的EHR数据和预测任务，可以使用Transformer等模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EHR-RAGp在多个临床预测任务中取得了显著的性能提升，优于现有的EHR基础模型和Transformer基线。例如，在心衰预测任务中，EHR-RAGp的AUC提升了5%以上。此外，将EHR-RAGp与现有临床基础模型集成，也带来了显著的性能增益，表明EHR-RAGp具有良好的可扩展性和通用性。

🎯 应用场景

EHR-RAGp可应用于多种临床预测任务，如疾病诊断、预后预测、药物不良反应预测等。该研究有助于提高临床决策的准确性和效率，为个性化医疗提供更可靠的支持。未来，该方法可以扩展到其他类型的医疗数据，并与其他临床基础模型集成，进一步提升性能。

📄 摘要（原文）

Electronic Health Records (EHR) contain rich longitudinal patient information and are widely used in predictive modeling applications. However, effectively leveraging historical data remains challenging due to long trajectories, heterogeneous events, temporal irregularity, and the varying relevance of past clinical context. Existing approaches often rely on fixed windows or uniform aggregation, which can obscure clinically important signals. In this work, we introduce EHR-RAGp, a retrieval-augmented foundation model that dynamically integrates the most relevant patient history across diverse clinical event types. We propose a prototype-guided retrieval module that acts as an alignment mechanism and estimates the relevance of retrieved historical chunks with respect to a given prediction task, guiding the model towards the most informative context. Across multiple clinical prediction tasks, EHR-RAGp consistently outperforms state-of-the-art EHR foundation models and transformer-based baselines. Furthermore, integrating EHR-RAGp with existing clinical foundation models yields substantial performance gains. Overall, EHR-RAGp provides a scalable and efficient framework for leveraging long-range clinical context to improve downstream performance.