佛罗里达大学健康中心的研究人员利用大型语言模型（LLMs）进行了一项研究，以预测癌症患者发生心力衰竭的风险。该研究使用了超过 12,000 名患者的电子健康记录，特别关注了被诊断患有肺癌、乳腺癌和结直肠癌的患者。名为 GatorTron-3.9B 的 LLM 通过实现比传统机器学习模型和 BERT Transformer 模型更高的 F1 分数，展现出卓越的性能，表明 LLMs 在改善患者预后和治疗安全性方面具有潜力。 AI
影响 展示了 LLMs 在临床决策支持方面的潜力，提高了肿瘤学患者的安全性。
排序理由 学术论文，详细介绍了关于 LLM 在特定医疗任务中性能的研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- alphaXiv
- arXiv
- Bert
- CatalyzeX
- DagsHub
- GatorTron-3.9B
- Hugging Face
- time-aware long short-term memory
- University of Florida Health
- Ziyi Chen
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