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Enhancing Clinical Reasoning of Large Language Models with Real-World Data from a Nationwide Sepsis Registry

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究利用全国性脓毒症登记的真实临床数据，提升大型语言模型（LLMs）的临床推理能力。通过构建推理密集型问题并强化学习微调Phi-4，最终开发出C-Reason，展示了在不同任务和患者群体中的优异表现，展现了未来研究的潜力。

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标签

C-Reason models 临床推理 大型语言模型 强化学习 脓毒症
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