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  1. TOOL · CL_206013 ·

    大语言模型通过新的比较学习框架推进癌症生存预测

    研究人员开发了CACSurv,一个利用大语言模型(LLMs)通过患者报告进行癌症生存预测的新颖框架。该方法解决了两个关键挑战:一个公式不匹配问题,其中生存预测需要对患者进行排序而不是独立的回归时间;以及一个监督不匹配问题,其中审查过的患者数据暗示了排序但并非确切的生存时间。CACSurv将问题重新表述为比较推理,预测相对预后排序,并使用一致性对齐的奖励进行监督。该框架在TCGA-SurvReport基准测试上实现了0.722的C指数,…