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Cox proportional hazards modeling
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机器学习模型预测肌萎缩侧索硬化症进展和医疗需求
研究人员开发了一种新颖的时间序列机器学习模型，旨在预测肌萎缩侧索硬化症（ALS）的进展和相关的医疗服务需求。该框架整合了纵向患者数据，包括功能评定量表轨迹，以创建个体化的生存曲线并预测轮椅使用等里程碑事件。该模型旨在提供一个可扩展、可解释且临床可操作的工具，用于ALS护理中的个性化决策支持。
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LLM应用于医学中的审查感知生存分析
研究人员开发了LLMSurvival，一个能够将大型语言模型用于临床环境生存分析的新框架。该方法将事件发生时间预测重新构建为成对排序问题，使未经修改的LLM能够处理审查数据。在ICU死亡率和脆性骨折预测任务上，LLMSurvival的表现优于传统的Cox模型和现有的深度学习方法。