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  1. TOOL · CL_303291 ·

    新框架提升LLM在急诊护理预测方面的准确性

    研究人员开发了TIR-EC,一个新颖的框架,用于增强大型语言模型(LLMs)预测急诊护理到达后需求的能力。该系统通过整合工具使用强化学习,解决了LLMs在电子健康记录(EHRs)中特征选择和数值解释方面的局限性。TIR-EC允许LLMs将EHR特征组作为工具进行访问,并使用梯度提升树模型提供的奖励进行训练,该模型通过信息性特征和风险目标来指导LLM。评估表明,TIR-EC的4B代理在临床预测任务上取得了卓越的性能,优于传统的机器学习基…