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  1. TOOL · CL_300624 ·

    决策模型适配临床智能，准确率达95%

    研究人员通过适配一个基于Qwen 3.5骨干的90亿参数决策模型Clef-Flash，开发了一种新颖的临床智能方法。该模型使用QLoRA的参数高效微调，在Symptom2Disease基准测试上达到了95.42%的诊断准确率。该系统展示了显著的速度提升，每条记录的推理时间不到80毫秒，比生成式LLM基线提高了31倍。此外，还引入了一个新的反事实扰动框架Leave-One-Symptom-Out，用于评估症状级别证据和可解释性。