כתבה
arXiv cs.AI ·
פלטפורמת הזרקת ידע למודלי LLM לאדפטציה חסרת-ציוד לתחושת הדליריום
A Knowledge-Injection Framework for Zero-Shot Adaptation of LLMs to Delirium Prediction
פלטפורמת הזרקת ידע תורמת למודלי LLM לזיהוי תחושת הדליריום. המחקר משתמש ב-LLaMA ו-GPT-5.2. הפלטפורמה תורמת לזיהוי תחושת הדליריום ב-8.57% ל-LLaMA 8B ו-1.99% ל-LLaMA 70B. המחקר נעשה על 3,160 התקנות ICU מ-MIMIC IV.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.20453v1 Announce Type: cross Abstract: Large language models show promise for clinical prediction, but zero-shot performance on specialized tasks is limited by incomplete domain knowledge, especially for smaller locally deployable models. We present a lightweight knowledge-injection framework for zero-shot ICU delirium prediction that augments a deterministic natural-language summary of structured electronic health record data with an external clinical knowledge report at inference time, without fine-tuning or retrieval. We evaluate LLaMA 3.1 8B and LLaMA 3.3 70B on 3,160 ICU admissions from the MIMIC IV dataset. Adding a clinically meaningful external knowledge report improves AUROC by 8.57 percentage points for the 8B model and 1.99 percentage points for the 70B model compared
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית