一篇新研究论文介绍了一个双代理神经符号框架，旨在实现对手足口病（HFMD）更具可审计性和上下文感知的预测。该系统集成了基于LLM的事件解释器，用于处理学校日程和政府报告等各种信号，生成传播影响信号。然后，该信号被预测生成器使用，该生成器将其与历史数据相结合，以产生概率预测和简洁的理由，在准确性和可解释性方面优于传统模型和基础模型。 AI
影响 该框架展示了LLM代理如何提高公共卫生应用中时间序列预测的可解释性和准确性。
排序理由 研究论文，详细介绍了用于疾病预测的新型神经符号框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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