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该论文提出 FD-SCoPE 框架，利用可验证、可反馈的语言模型与可执行查询，回答临床医生对临床试验证据表格的提问，包括无法直接通过数据库查询得出的派生属性问题，并在肿瘤学免疫检查点抑制剂试验数据上验证其可审计性与有效性。
本文介绍了PRISMA-LLM，一个基于实证的报告AI辅助系统性综述的框架，解决了在综述工作流程中如何记录LLMs和AI软件的不一致性。
BioInsight 是一个多智能体系统，通过结构化工件和确定性引用规范化来组织疾病特定证据，将静态生物医学报告转化为交互式、以证据为中心的界面。
MEDSYN 是一个多语言多模态基准，用于评估多模态大语言模型（MLLMs）在复杂临床病例上的表现，每个病例最多包含 7 种不同的视觉证据类型。研究表明，虽然前沿模型在鉴别诊断生成方面与人类专家相当，但所有 MLLMs 在最终诊断选择中均存在显著差距，原因是异质临床证据综合能力不足。