研究者提出RES-MR安全用药推荐框架

研究者发布论文提出 RES-MR，一个基于大语言模型的风险感知推理框架，用于可解释且安全的用药推荐。据论文，该框架采用两阶段训练：先通过图检索增强的合成推理轨迹做可解释临床推理蒸馏，再用解耦药物因子构建患者特异性参考原型，进行风险边界校准与奖励塑形。 论文称，在基准数据集上，RES-MR 在准确性、安全性和可解释性上均显著优于现有最优基线，代码与数据已开源。

AI 根据报道生成 · 59 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。