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大型语言模型框架MANANA改善了资源匮乏环境下的癫痫护理
研究人员开发了一个名为MANANA的新框架，以帮助大型语言模型（LLMs）在代表性不足的癫痫护理环境中协助临床医生。这个非参数提示学习框架通过学习少量患者数据来适应当地的处方实践。MANANA提高了处方准确性，并提供基于不确定性的推迟信号，使系统能够处理确定的病例，并将不太确定的病例推迟给专家。
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机器学习辅助癫痫脑电图诊断
研究人员开发了一个机器学习流程，用于对癫痫诊断的脑电图响应进行分类，特别是在标准脑电图缺乏关键指标的情况下。该系统利用了时间域、频谱域、小波域和连接域的特征，并通过堆叠集成方法进行组合。该方法在IED-free静息状态脑电图上达到了高达97.8%的AUC准确率，在IED-free间歇光刺激（IPS）数据上达到了94.1%的AUC准确率，表明刺激诱发的活动包含重要的诊断信息。