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preterm birth
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LLM驱动的框架促进了不良妊娠结局的因果发现
研究人员开发了一种新颖的神经符号框架，以改进不良妊娠结局（APOs），如早产和妊娠期糖尿病的因果发现。该方法结合了大型语言模型（LLMs）的广泛知识和经验数据评分，以生成和完善因果假设。LLM充当自适应提案分布，高分假设指导后续的LLM生成。该方法应用于临床数据集，成功识别了专家验证的因果关系，并发现了新的潜在风险因素。
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新的 GMM 池化方法增强了超声图像早产预测能力
研究人员开发了一种新的高斯混合模型 (GMM) 池化方法，用于多示例学习 (MIL)，以改进超声图像的早产预测。该方法对每位患者的多个宫颈图像的特征分布进行建模，捕捉患者内部的变异性，这与使用单一图像估计的标准 MIL 聚合器不同。GMM 池化方法在早产预测方面显示出显著的改进，将 PR-AUC 从 0.44 提高到 0.56。它还在淋巴结转移基准测试中取得了最先进的结果，分类的 F1 分数达到 0.91，ROC-AUC 达到 0.89。