Visual prompt engineering for multimodal and irregularly sampled medical data.

• attention.ipynb — Jupyter, 129 lignes [lire ici]
• data.py — Python, 228 lignes [lire ici]
• data2.py — Python, 348 lignes [lire ici]
• eval_dataloader.ipynb — Jupyter, 28 lignes [lire ici]
• eval_inhospital_mortality.ipynb — Jupyter, 188 lignes [lire ici]
• eval_phenotyping.ipynb — Jupyter, 181 lignes [lire ici]
• main.py — Python, 231 lignes [lire ici]
• main_mimic.py — Python, 215 lignes [lire ici]
• model.py — Python, 137 lignes [lire ici]
• p_values_inhospital_mortality.ipynb — Jupyter, 106 lignes [lire ici]
• p_values_phenotyping.ipynb — Jupyter, 104 lignes [lire ici]
• patient_journey.ipynb — Jupyter, 215 lignes [lire ici]
• plot_ecgs.ipynb — Jupyter, 74 lignes [lire ici]
• plot_labs.ipynb — Jupyter, 109 lignes [lire ici]
• plot_meds.ipynb — Jupyter, 312 lignes [lire ici]
• utils.py — Python, 200 lignes [lire ici]
• README.md — Texte, 178 lignes [lire ici]

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• attention.ipynb — Jupyter, 129 lignes
• data.py — Python, 228 lignes
• data2.py — Python, 348 lignes
• eval_dataloader.ipynb — Jupyter, 28 lignes
• eval_inhospital_mortality.ipynb — Jupyter, 188 lignes
• eval_phenotyping.ipynb — Jupyter, 181 lignes
• main.py — Python, 231 lignes
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• p_values_inhospital_mortality.ipynb — Jupyter, 106 lignes
• p_values_phenotyping.ipynb — Jupyter, 104 lignes
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• plot_labs.ipynb — Jupyter, 109 lignes
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• utils.py — Python, 200 lignes
• README.md — Texte, 178 lignes