arXiv 自然语言处理· Simon A. Lee, Jiahang Sha, Moonseong Jeong, Yunbei Pan, Jeffrey N. Chiang·· 7 小时前AI 评分43
MedJev：评估医疗领域零样本“系统一”决策表现
MedJev: Evaluating Zero-Shot System-One Decision Making in Medicine
AI 导读
开源医疗决策模型 MedJev 支持在笔记本电脑本地通过单次前向传播完成决策，在 MedQA、USMLE 和 NEJM 测试中分别取得 72.5%、75.4% 和 80.1% 的准确率，接近 GPT-4 表现。在患者级任务中，其院内死亡率预测 AUROC 达 0.926 并超过 XGBoost，借助双参数轻量重校准方法可将 ECE 降至 0.007，相关代码已开源。
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