- 本研究は、生命予後が限られている患者において不要な放射線治療を避けるための正確な選択を目指したものである。従来の生存モデルの限界を克服するため、Yonsei Cancer Centerの34,276名の患者の構造化および非構造化EHRデータを、大規模言語モデル（LLM）を用いて解析した。
RT-Survフレームワークを用いたLLM構造化EHRデータの統合による放射線治療患者の生存予測の向上
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