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本文探讨了整合多模态临床数据（包括治疗记录、病理报告和临床医生笔记）的方法，通过基于规则的提取和机器学习，与单模态方法相比，提高乳腺癌复发预测的准确性。
本文提出了一种面向部署的压力测试框架，用于评估大型语言模型在识别乳腺癌放疗副作用方面的表现。该研究揭示了LLM在可靠性方面的局限性，例如对文档细微变化的敏感性以及对罕见副作用的低召回率，表明以临床医生整理的清单为输出依据可提高鲁棒性。