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实体 Zhang Yuqi

Zhang Yuqi

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  1. TOOL · CL_95923 ·

    新框架通过可靠的不确定性量化增强因果推断

    研究人员开发了一个名为Deconditional Gaussian Process (DGP)的新框架,以改进因果推断方法,特别是工具变量(IV)和近因学习(Proxy)。该框架通过提供可靠的认知不确定性量化,解决了现有方法的局限性。DGP框架集成了流行的核估计器,并通过后验方差提供原则性、校准良好的不确定性,从而能够通过边际对数似然优化进行系统性的模型选择。实证结果显示了强大的预测性能和信息丰富的不确定性量化。

  2. TOOL · CL_53787 ·

    MedCollab框架通过IBIS和HDRC增强LLM临床诊断能力

    研究人员开发了MedCollab,一个旨在利用大型语言模型增强临床诊断和报告生成的新型多智能体框架。MedCollab通过招募专科医生和检查代理来模拟医院咨询,并通过与证据链接的论点通过基于问题的知识系统(IBIS)来构建诊断假设,以提高可追溯性。它还将假设组织成疾病关系链(HDRC),并采用验证者指导的共识模块来审计推理和检测矛盾。在ClinicalBench和MIMIC-IV数据集上的实验表明,MedCollab在诊断准确性、证据…