医学 AI

Plain language adaptations of biomedical text using LLMs: Comparision of evaluation metrics

利用大语言模型对生物医学文本进行plain language改编：评估指标的比较

Primoz Kocbek, Leon Kopitar, Gregor Stiglic

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 本研究比较了利用大语言模型对生物医学文本进行plain language改编的不同方法，发现gpt-4o-mini在评估指标上表现优异，而微调方法效果欠佳。

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Training Together, Diagnosing Better: Federated Learning for Collagen VI-Related Dystrophies

协同训练，诊断更优：用于胶原蛋白VI相关肌营养不良的联邦学习

Astrid Brull, Sara Aguti, Véronique Bolduc, Ying Hu, Daniel M. Jimenez-Gutierrez, Enrique Zuazua, Joaquin Del-Rio, Oleksii Sliusarenko, Haiyan Zhou, Francesco Muntoni, Carsten G. Bönnemann, Xabi Uribe-Etxebarria

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本研究利用联邦学习在国际组织中协同训练模型，提高了胶原蛋白VI相关肌营养不良的诊断准确率，F1分数达0.82，优于单一机构模型。

Prejudiced Futures? Algorithmic Bias in Time Series Forecasting and Its Ethical Implications

有偏见的未来？时间序列预测中的算法偏见及其伦理影响

Bagattini Alexander, Chen Shao

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文探讨了时间序列预测中算法偏见的伦理问题，提出通过社会技术视角、因果建模和制度改革来实现公平性，强调公平性应作为负责任创新的核心要素。

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Knowledge Hierarchy Guided Biological-Medical Dataset Distillation for Domain LLM Training

基于知识层级的生物医学数据集蒸馏用于领域大语言模型训练

Xunxin Cai, Chengrui Wang, Qingqing Long, Yuanchun Zhou, Meng Xiao

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出基于生物医学知识层级的自动数据蒸馏框架，提升领域大语言模型的训练效果，使Llama3-70B在参数量上超越GPT-4。

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