精选理由
这篇论文提出了一个实用设计：用LLM理解病历文本，但把最终判断交给更可靠的机器学习模型，值得做临床AI的看看。
ClaMPAPP系统将LLM用作特征提取接口，而非直接诊断引擎，对自由文本病历进行模式约束提取后经确定性检查，再输入XGBoost分类器。该系统在两个德国医院独立儿科阑尾炎队列上评估，性能优于端到端LLM基线（包括开源和专有模型）。在内部和外部验证中，ClaMPAPP实现了最强整体诊断性能，并最小化漏诊阑尾炎病例。端到端LLM在敏感度-特异度权衡和叙事重排下表现更不稳定。
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ClaMPAPP系统将LLM用作特征提取接口，而非直接诊断引擎，对自由文本病历进行模式约束提取后经确定性检查，再输入XGBoost分类器。该系统在两个德国医院独立儿科阑尾炎队列上评估，性能优于端到端LLM基线（包括开源和专有模型）。在内部和外部验证中，ClaMPAPP实现了最强整体诊断性能，并最小化漏诊阑尾炎病例。端到端LLM在敏感度-特异度权衡和叙事重排下表现更不稳定。
Large language models (LLMs) can make clinical decision support more accessible by interpreting free-text documentation, but their direct use as diagnostic engines is limited by sensitivity to prompts, information order,…