BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-05T00:00:00Z Controlling for Unobserved Confounding with Large Language Models: Classification of Patient Smoking Status 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究利用大型语言模型预测患者的吸烟状态，以解决因未观察到的混杂因子导致的治疗效果估计偏误。研究结果表明，该方法能够有效估计转胸心脏超声对死亡率的因果影响，为因果推断提供了新的途径。 🏷️ 标签 models 吸烟状态 因果影响 大型语言模型 治疗效果 转胸心脏超声 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
