CEDAR：LLM 智能体预测儿科糖尿病结局并超越机器学习基线
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CEDAR：LLM 智能体预测儿科糖尿病结局并超越机器学习基线
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研究团队在 arXiv 发布论文提出 CEDAR，一个引用证据、自我审计的 LLM 智能体管线，用 2,489 名 2 型糖尿病与 4,018 名 1 型糖尿病青少年患者的病历预测 24 个月结局，其 pooled AUROC 在 T2D 达 0.815、T1D 达 0.756，均优于训练过的机器学习基线。
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最新进展10月30日 00:23
CEDAR：LLM 智能体在儿科糖尿病多模态病历结局预测中超越机器学习报道时间线
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10月30日
- arXiv · cs.CL精选CEDAR：LLM 智能体在儿科糖尿病多模态病历结局预测中超越机器学习
研究团队提出 CEDAR，一个引用证据、自我审计的 LLM 智能体管线，用 2,489 名 2 型糖尿病与 4,018 名 1 型糖尿病青少年患者的病历预测 24 个月结局。其 pooled AUROC 在 T2D 达 0.815、T1D 达 0.756，均优于训练过的机器学习基线；引用的 70,246 个数值中仅 4 个与病历不符，两位儿科内分泌医生依据其引用的证据在约九成病例中得出与 CEDAR 相同的预测。论文 18 页正文加 40 页补充材料，见 https://arxiv.org/abs/2610.40379v1。
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