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研究提出Survprompt评估大模型癌症生存预测能力
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AI 综述
2026年10月，相关研究提出了Survprompt框架，通过将患者临床特征转换为文本，使预训练大语言模型能够进行零样本癌症生存期预测。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。但研究同时指出，大语言模型在不同癌种间的表现不稳定，且风险区分度（c-index）较差，在临床实际应用中仍存在明显限制。
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最新进展10月1日 12:00
研究提出Survprompt框架，测试显示大模型具备近似生存期预测能力，但临床应用仍受限。报道时间线
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10月1日
- arXiv 自然语言处理大语言模型具备近似生存期预测能力
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。
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