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University of Florida Health
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LLM GatorTron-3.9B 在预测癌症患者心力衰竭风险方面优于 BERT
佛罗里达大学健康中心的研究人员利用大型语言模型（LLMs）进行了一项研究，以预测癌症患者发生心力衰竭的风险。该研究使用了超过 12,000 名患者的电子健康记录，特别关注了被诊断患有肺癌、乳腺癌和结直肠癌的患者。名为 GatorTron-3.9B 的 LLM 通过实现比传统机器学习模型和 BERT Transformer 模型更高的 F1 分数，展现出卓越的性能，表明 LLMs 在改善患者预后和治疗安全性方面具有潜力。
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AI模型LesionDETR对CT扫描中的肾脏病灶进行表征
研究人员开发了LesionDETR，一种新颖的深度学习模型，旨在更详细地表征CT扫描中的肾脏病灶。与以往关注器官层面预测的方法不同，LesionDETR能够预测单个病灶及其属性，如类型、大小和增强情况。该模型在两个数据集上均取得了优异的性能，展示了其生成结构化放射学报告的潜力。