arXiv 自然语言处理· Juan M Zambrano Chaves, Peniel Argaw, Risa Ueno, Carlo Bifulco, Kristina Young, Rom Leidner, Tristan Naumann, Hoifung Poon·· 1 天前AI 评分44
大语言模型具备近似生存期预测能力
Large Language Models are Approximate Survival Estimators
AI 导读
研究提出 Survprompt 框架，通过将患者临床特征转换为文本，让预训练大语言模型进行零样本生存期预测。测试显示 GPT-5.6-Sol 在多个癌种中的 cMAE 与专用随机生存森林（RSF）差距在 10% 以内，在 MSK-CHORD 前列腺癌数据上甚至优于 RSF。但大语言模型在不同癌种间表现不稳定且风险区分度（c-index）较差，临床应用仍受限。
来源：arXiv 自然语言处理 · arxiv.org