Реклама

Лечение: к активному многооборотному диагностическому УЗИ

#Лечение #Annualection #Type #Медэкшн #LLM-окружающая

arXiv: 2605.07305v2 Annualection Type: заменить резюме: большинство существующих диагнозов LLM оцениваются на статических, однооборотных параметрах, когда полная информация о пациенте предоставляется заблаговременно, что чрезмерно упрощает реальную клиническую практику. Мы изучаем активный диагностику: реальный клинический процесс начала с первоначального наблюдения, заказа тестов, интерпретации результатов и обновления дифференциального диагноза в несколько раз. На основе систематического анализа мы идентифицируем три режима повторяющихся сбоев в нынешних МГМ: неосознанные заказы на испытания, ненадежные диагностические обновления и деградировавшая многооборотная согласованность. В совокупности эти неудачи указывают на основной дефицит: существующие данные о медицинской подготовке учат модели рассуждать из полной информации, но не действовать под воздействием эволюционирующих частичных доказательств. Для устранения этого пробела мы введем систему " Медэкшн > , построенную на дереве дистилляционный трубопровод, который синтезирует разнообразные и высококачественные многооборотные диагностические траектории через взаимодействие LLM-окружающая среда. Мы предлагаем два значка.

Компьютерные науки > Расчеты и язык [представлен 8 мая 2026 (v1), последний пересмотренный 22 октября 2026 года (эта версия, v2)) Название: MedAction: Towards Activate Multi-rural Clinical Discrimination LMS View PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Большинство существующих диагнозов LLM оцениваются на статических условиях с одним поворотом, когда полная информация о пациентах предоставляется заранее, что чрезмерно упрощает реальную клиническую практику. Мы изучаем активный диагностику: реальный клинический процесс начала с первоначального наблюдения, заказа тестов, интерпретации результатов и обновления дифференциального диагноза в несколько раз. На основе систематического анализа мы идентифицируем три режима повторяющихся сбоев в нынешних МГМ: неосознанные заказы на испытания, ненадежные диагностические обновления и деградировавшая многооборотная согласованность. В совокупности эти неудачи указывают на основной дефицит: существующие данные о медицинской подготовке учат модели рассуждать из полной информации, но не действовать под воздействием эволюционирующих частичных доказательств. Для устранения этого пробела мы введем систему " Медэкшн > , построенную на дереве дистилляционный трубопровод, который синтезирует разнообразные и высококачественные многооборотные диагностические траектории через взаимодействие LLM-окружающая среда. Мы предлагаем две метрики, основанные на знаниях и с помощью графических данных для фильтрации качества траектории: последовательность в…