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Inflammatory Bowel Disease
Inflammatory Bowel Disease
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LLM用于医疗诊断中的零样本主动特征获取
研究人员开发了一个新颖的零样本主动特征获取（AFA）框架，通过规范的诱导过程利用大型语言模型（LLMs）。该方法侧重于从LLMs中提取特定的统计信息，如一元偏差和成对协方差，然后用于指导分类或排序任务的特征选择。该框架在炎症性肠病（IBD）患者队列上进行了评估，在复杂病例方面表现优于现有方法。
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新的基准测试通过供体感知scRNA-seq分析改进了IBD分类
研究人员开发了一种用于使用单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据分类炎症性肠病（IBD）的供体感知基准测试。该新基准测试通过确保训练和测试数据来自不同的供体，解决了假复制问题。该研究评估了三种特征表示，包括居中对数比（CLR）转换的细胞类型组成和GatedStructuralCFN依赖性嵌入，跨越两个独立的IBD队列。