PRISM多模态模型用于临床预后评估
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PRISM多模态模型用于临床预后评估
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AI 综述
Hamza Shafiq等作者提出多模态语言模型PRISM，用于临床预后评估。该模型结合逐特征数值token化、纵向心电图的近期加权聚合以及双模态人群记忆库，在1,443项任务的MDS-ED基准上取得诊断AUROC 86.2%、恶化93.1%、ICU入住91.8%、死亡92.8%的结果。 上述数据来自作者在论文中的报告，尚属模型在特定基准上的评估表现。
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最新进展10月12日 12:00
PRISM：融合异构证据的检索增强多模态语言模型，用于临床预后报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv cs.CLPRISM：融合异构证据的检索增强多模态语言模型，用于临床预后
多模态语言模型 PRISM 通过逐特征数值 token 化、纵向 ECG 的近期加权聚合与双模态人群记忆库，在 1,443 项任务的 MDS-ED 基准上实现诊断 AUROC 86.2%、恶化 93.1%、ICU 入住 91.8%、死亡 92.8%。
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