Dementia-R1: Reinforced Pretraining and Reasoning from Unstructured Clinical Notes for Real-World Dementia Prognosis
Dementia-R1: 从无结构临床笔记中通过强化预训练和推理进行真实世界痴呆症预后预测
机构 * Graduate School of AI, KAIST, Republic of Korea(韩国科学技术院人工智能研究生院) ; Haeundae Paik Hospital, Inje University, Republic of Korea(韩国延世大学海云台医院) ; Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine, Republic of Korea(韩国釜山大学医学院阿桑医院)
AI总结 本文提出Dementia-R1框架,通过强化学习解决长期痴呆症预后预测问题,通过预训练提升疾病进展推理能力,在真实世界数据集上达到84.02%的AUROC,优于现有模型。