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实体 Manana

Manana

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  1. TOOL · CL_119649 ·

    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。

  2. TOOL · CL_128134 ·

    LLM框架MANANA适应当地癫痫护理实践

    研究人员开发了MANANA,一个非参数提示学习框架,旨在协助儿科癫痫护理中的临床医生,特别是在资源受限的地区。该系统适应当地的处方实践,并提供不确定性信号,以便将需要专家审查的病例推迟。MANANA通过从小型患者数据集中学习,将观察到的处方错误转化为可审计的提示记忆,从而改进了标准提示方法。使用贝叶斯提示平均来生成处方似然和置信度分数,使系统能够以高精度处理大部分病例,同时标记不确定的病例以供专家咨询。