HyMaTE: A Hybrid Mamba and Transformer Model for EHR Representation Learning

📄 arXiv: 2509.24118v1 📥 PDF

作者: Md Mozaharul Mottalib, Thao-Ly T. Phan, Rahmatollah Beheshti

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-28

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出HyMaTE，结合Mamba和Transformer用于提升EHR表征学习效果

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 电子健康记录 EHR表征学习 Mamba模型 Transformer模型 混合模型 纵向数据建模 临床预测

📋 核心要点

  1. 现有Transformer模型在处理长EHR序列时面临计算复杂度高和上下文长度有限的挑战，限制了其在实际医疗应用中的效率。
  2. HyMaTE模型结合了状态空间模型Mamba的线性时间序列建模能力和Transformer的注意力机制，旨在更有效地捕获EHR数据的复杂关系。
  3. 实验结果表明，HyMaTE能够学习到更有效、更丰富的EHR数据表示，并在临床预测任务中表现出良好的性能和可解释性。

📝 摘要（中文）

电子健康记录(EHRs)已成为现代医疗保健的基石，是分析患者健康进展的关键。然而，EHR的复杂性，如长序列、多变量、稀疏性和缺失值，给传统深度学习建模带来了重大挑战。虽然基于Transformer的模型在EHR数据建模和预测临床结果方面取得了成功，但其二次计算复杂度和有限的上下文长度限制了其效率和实际应用。另一方面，像Mamba这样的状态空间模型(SSMs)提供了一种有前景的替代方案，它具有线性时间序列建模和处理长序列的改进效率，但主要侧重于混合序列级别的信息，而不是通道级别的数据。为了克服这些挑战，我们提出了一种新颖的混合模型HyMaTE（用于EHR表征学习的混合Mamba和Transformer模型），该模型专为表示纵向数据而定制，结合了SSM和先进注意力机制的优势。通过在多个临床数据集上测试预测任务的模型，我们证明了HyMaTE能够捕获EHR数据的有效、更丰富和更细致的统一表示。此外，自注意力机制所取得结果的可解释性说明了我们的模型作为现实世界医疗保健应用的可扩展和通用解决方案的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决电子健康记录（EHR）数据建模中，现有Transformer模型计算复杂度高、上下文长度受限的问题。EHR数据通常是长序列、多变量、稀疏且包含缺失值，这给传统深度学习模型带来了挑战。现有方法难以在效率和性能之间取得平衡，限制了其在实际医疗场景中的应用。

核心思路：论文的核心思路是将状态空间模型（SSM）Mamba与Transformer的注意力机制相结合，构建一个混合模型HyMaTE。Mamba擅长处理长序列，具有线性时间复杂度，而Transformer的注意力机制能够有效捕获数据之间的复杂关系。通过结合两者的优势，HyMaTE旨在更有效地学习EHR数据的表示。

技术框架：HyMaTE模型的整体架构包含Mamba模块和Transformer模块。Mamba模块用于处理EHR数据的长序列特性，提取序列级别的信息。Transformer模块则利用自注意力机制，捕获通道级别的数据关系。两个模块的输出进行融合，形成最终的EHR数据表示。

关键创新：HyMaTE的关键创新在于混合了Mamba和Transformer两种模型，充分利用了各自的优势。Mamba的线性时间复杂度使其能够处理更长的EHR序列，而Transformer的注意力机制则能够捕获更复杂的数据关系。这种混合架构克服了单一模型的局限性，提高了EHR数据建模的效率和性能。

关键设计：论文中可能包含Mamba模块和Transformer模块的具体配置，例如Mamba的状态维度、Transformer的注意力头数等。损失函数的设计可能也考虑了EHR数据的特殊性，例如针对缺失值的处理。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在多个临床数据集上进行实验，验证了HyMaTE模型的有效性。实验结果表明，HyMaTE能够学习到更有效、更丰富的EHR数据表示，并在临床预测任务中取得了优于现有方法的性能。具体的性能数据、对比基线和提升幅度需要在论文中进一步查找。

🎯 应用场景

HyMaTE模型可应用于多种医疗健康场景，例如疾病预测、风险评估、个性化治疗方案推荐等。通过更有效地利用EHR数据，该模型可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策，提高医疗服务质量，并降低医疗成本。未来，该模型有望成为构建智能医疗系统的关键组成部分。

📄 摘要（原文）

Electronic health Records (EHRs) have become a cornerstone in modern-day healthcare. They are a crucial part for analyzing the progression of patient health; however, their complexity, characterized by long, multivariate sequences, sparsity, and missing values poses significant challenges in traditional deep learning modeling. While Transformer-based models have demonstrated success in modeling EHR data and predicting clinical outcomes, their quadratic computational complexity and limited context length hinder their efficiency and practical applications. On the other hand, State Space Models (SSMs) like Mamba present a promising alternative offering linear-time sequence modeling and improved efficiency for handling long sequences, but focus mostly on mixing sequence-level information rather than channel-level data. To overcome these challenges, we propose HyMaTE (A Hybrid Mamba and Transformer Model for EHR Representation Learning), a novel hybrid model tailored for representing longitudinal data, combining the strengths of SSMs with advanced attention mechanisms. By testing the model on predictive tasks on multiple clinical datasets, we demonstrate HyMaTE's ability to capture an effective, richer, and more nuanced unified representation of EHR data. Additionally, the interpretability of the outcomes achieved by self-attention illustrates the effectiveness of our model as a scalable and generalizable solution for real-world healthcare applications. Codes are available at: https://github.com/healthylaife/HyMaTE.