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本文介绍HCC-STAR，一个临床对齐的大语言模型，用于肝细胞癌的风险分层和治疗指导，旨在通过利用电子病历改进精准治疗。
本研究评估了机器学习模型在利用无创患者报告数据和尿液生物标志物对沙眼衣原体感染进行检测前风险分层中的应用，展示了适中的预测性能以及两种数据类型的互补价值。