研究人员探索了使用大型语言模型 (LLM) 进行慢性肾脏病 (CKD) 的零样本筛查。通过将患者数据序列化为文本，并使用临床上有意义的特征进行引导选择，LLaMA-3、Qwen-3、Mistral 和 GPT-4o-mini 等 LLM 展现出了适合筛查目的的性能。这种方法提供了一种实用的、无需训练的、使用现有的社区患者特征进行 CKD 检测的方法，可能作为传统机器学习技术的补充。 AI
影响 LLMs 可用于医疗筛查任务，只需极少量的训练数据，为早期疾病检测提供了新途径。
排序理由 该项目是一篇研究论文，详细介绍了 LLMs 在特定医疗筛查任务中的应用。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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