Core Concepts
臨床的な大規模言語モデル(LLMs)は、手術後リスク予測において有用であり、適切なトレーニング戦略によってさらなる改善が可能である。
Abstract
手術後リスク予測は重要であり、臨床テキストを活用した大規模言語モデル(LLMs)が有望である。事前トレーニングされたLLMsは従来の単語埋め込みを上回り、自己監督ファインチューニングや基盤モデリングによって性能が向上することが示された。これらの結果は、LLMsの実用性と潜在的な利点を強調している。
Stats
30日間死亡率:2%
肺塞栓症(PE):0.3%
肺炎:0.6%
Quotes
"事前トレーニングされたLLMsは従来の単語埋め込みを上回りました。"
"自己監督ファインチューニングや基盤モデリングによって性能が向上しました。"