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一篇研究论文提出了一种潜在神经微分方程框架，可从稀疏测量数据推断未知凝血参数并预测血栓增长，其中随机神经微分方程取得了最佳预测性能。

本文介绍了AgentODE，一个利用LLM提出ODE结构，并通过工具增强智能体仅从聚合汇总统计数据中优化参数分布的框架，实现了在数据稀缺和隐私约束下的罕见疾病机制建模。