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ClinicalBench: Can Large Language Models Surpass Traditional Machine Learning Models in Clinical Prediction?
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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
本研究比较了大型语言模型（LLMs）与传统机器学习模型在临床预测中的表现，结果显示LLMs在文本处理方面表现优越，但仍未能超越传统模型，提示临床应用需谨慎对待。
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关键要点
- 本研究比较了大型语言模型（LLMs）与传统机器学习模型在临床预测中的表现。
- 研究建立了ClinicalBench基准，比较了多种LLMs与传统模型的性能。
- 尽管LLMs在文本处理上表现突出，但在临床预测中仍无法超越传统模型。
- 研究结果提示在临床应用中应谨慎使用LLMs。
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