
Große Sprachmodelle (LLMs) können mit Hilfe von elektronischen Gesundheitsakten (EHR) effizient Krankheiten in einem Wenig-Schritt-Lernverfahren vorhersagen, indem sie eine Kombination aus prädiktiver Agenten-Logik und kritischer Agenten-Anleitung nutzen.


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Effiziente Vorhersage von Erkrankungen mit Hilfe von LLMs und elektronischen Gesundheitsakten: Ein neuartiger Ansatz


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Ein Abruf-erweitertes medizinisches Vorhersagemodell (REMed), das eine nahezu unbegrenzte Anzahl von medizinischen Ereignissen auswerten, die relevanten auswählen und Vorhersagen treffen kann, ohne dass eine manuelle Ereignisauswahl erforderlich ist.


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Allumfassendes Abruf-erweitertes medizinisches Vorhersagemodell mit nahezu unendlicher Vorgeschichte



Ein Modell, das in der Lage ist, eine nahezu unbegrenzte Anzahl von medizinischen Ereignissen zu verarbeiten und relevante Ereignisse auszuwählen, um medizinische Vorhersagen zu treffen.
