FD-SCoPE模型可回答临床试验证据表问题并溯源
原文标题：Answering clinicians' questions over trial evidence tables with verifiable, feedback-driven language models
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论文提出 FD-SCoPE 框架，让语言模型回答临床医生对系统综述证据表的两类提问，并公开查询、所选试验与推导规则，同时从专家纠正中学习。在含 159 条免疫检查点抑制剂试验记录的肿瘤学证据表上，完成全部 140 项临床风格任务，派生属性问题的相关记录召回率达 99.3%，专家纠正后未见问题 F1 从 77.9% 提升至 84.9%。
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FD-SCoPE在159条肿瘤试验记录上完成全部140项临床提问，派生属性召回率99.3%。
- •FD-SCoPE回答临床医生对系统综述证据表的两类提问，并公开查询、所选试验与推导规则
- •在含159条免疫检查点抑制剂试验记录的肿瘤学证据表上，完成全部140项临床风格任务
- •派生属性问题相关记录召回率99.3%，正预测值89.8%，派生值F1为77.7%，优于四个对比方法的64.8-73.4%
- •经299个问题的专家纠正后，1201个未见问题F1从77.9%提升至84.9%
为什么重要：对循证医学场景，可审计的查询与推导链路是临床信任LLM回答的前提。
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