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Enhancing the Visual Inspection Capability of Multi-Modal Large Language Models on Medical Time Series with Supportive Conformalized and Interpretable Small Specialized Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新型决策支持模型ConMIL，旨在提高大型语言模型在医疗时间序列数据中的精确性。该模型通过集成多实例学习和外推预测，在心律不齐检测和睡眠分期任务中表现优越，具有重要的临床应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型决策支持模型ConMIL，旨在提高大型语言模型在医疗时间序列数据中的精确性。
- ConMIL模型集成了多实例学习和外推预测，显著提升了大型语言模型的可解释性。
- 该模型在心律不齐检测和睡眠分期任务中表现优越，显示出重要的临床应用潜力。
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