【今日头条】0904-关键词：大型语言模型, irAE; 三种ADT模式, RADICALS-HD

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01 增强发现严重免疫相关不良事件的精准性：患者记录中的大型语言模型(LLM)与国际疾病分类代码(ICD)的对比性分析 主要研究结果： •  初始队列中ICI经治的7555次住院中，ICI-结肠炎/肝炎/肺炎/心肌炎=2.0/1.1/0.7/0.8% • LLM的敏感性高于ICD代码(94.7% vs. 68.7%)，在ICI肝炎(P < 0.001)、心肌炎(P < 0.001)和肺炎(P=0.003)方面均达到了显著性差异，而特异性相似(93.7% vs. 92.4%) • LLM平均花费9.53秒/份病历，而ICD则估计需要15分钟 • 验证队列(N=1270)：LLM的平均敏感性和特异性分别为98.1%和95.7% 参考文献： Sun VH, Heemelaar JC, Hadzic I, Raghu VK, Wu CY, Zubiri L, Ghamari A, LeBoeuf NR, Abu-Shawer O, Kehl KL, Grover S, Singh P, Suero-Abreu GA, Wu J, Falade AS, Grealish K, Thomas MF, Hathaway N, Medoff BD, Gilman HK, Villani AC, Ho JS, Mooradian MJ, Sise ME, Zlotoff DA, Blum SM, Dougan M, Sullivan RJ, Neilan TG, Reynolds KL. Enhancing Precision in Detecting S ………………………………