LLMSurvival：让未修改LLM做删失感知生存分析
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LLMSurvival：让未修改LLM做删失感知生存分析
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AI 综述
Yishu Wei 等作者提出 LLMSurvival 框架，让未经修改的大语言模型直接处理表格临床数据，完成删失感知的生存分析。其做法是把时间到事件预测改写为可比个体之间的成对排序，并在测试时通过与训练队列中的锚点个体比较来聚合风险。 该框架目前以预印本形式发布在 arXiv cs.AI，报道未给出在具体数据集上的性能结果或与既有方法的对比结论。
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最新进展11月11日 13:00
LLMSurvival：面向删失感知生存分析的端到端 LLM 框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv cs.AILLMSurvival：面向删失感知生存分析的端到端 LLM 框架
LLMSurvival 框架让未经修改的 LLM 直接处理表格临床数据，实现删失感知的生存分析，其方法是将时间到事件预测重构为可比个体间的成对排序，并在测试时通过与训练队列锚点个体比较聚合风险。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。