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官方账号arXiv cs.AI@Cameron Cagan, Pedram Fard, Jiazi Tian, Jingya Cheng, Shawn N. Murphy, Hossein Estiri
推荐理由：看这篇论文你就知道，不用微调也能高效提取临床症状。Pythia靠多智能体自己写提示词，敏感度0.76、特异度0.95，比传统词典和BERT都稳，还能本地部署。
临床文本挖掘
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7月15日
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Pythia是一个多智能体系统，可自主编写并优化临床概念提取提示词，无需人工工程或微调。在本地运行的开源模型上，Pythia利用开发集的敏感度和特异度选择提示词。与基于词典的方法在72个症状和400份临床笔记上比较，Pythia的平均敏感度为0.76，特异度为0.95；词典则分别为0.82和0.76。对于词典将所有笔记均标记为正的14个概念，Pythia通过要求现在时、患者归因的发现，恢复了平均0.97的特异度。在低于2%患病率的概念上，Pythia的敏感度转移出现0.25的平均差距，而BERT分类器在相同开发集上微调后，敏感度仅为0.23，且低于约5%患病率时降为零。