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Ziyi Chen
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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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检索增强型大语言模型通过在电子健康记录中定位证据来改善临床试验招募
研究人员探索了使用检索增强型大语言模型（LLMs）从电子健康记录中识别适合临床试验的患者。该研究评估了包括通用版本和医学适应版本在内的各种LLMs，并测试了处理长文档的策略，例如默认上下文窗口、基于NER的摘要和动态证据检索（RAG）。MedGemma模型结合RAG实现了最高性能，证明了LLMs在提高试验招募效率方面的潜力，特别是对于需要长期推理的标准。