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DeLLiriuM：用于重症监护室中预测谵妄的大型语言模型，基于结构化电子健康记录
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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方法DeLLiriuM，用于重症监护室患者谵妄的早期检测。基于104,303名患者的电子健康记录，DeLLiriuM在预测性能上显著优于现有深度学习模型，为临床干预提供了可靠依据。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法DeLLiriuM，用于重症监护室患者谵妄的早期检测。
- 研究基于104,303名患者的电子健康记录，数据来自195家医院。
- DeLLiriuM在预测性能上显著优于现有深度学习模型。
- 该方法为临床干预提供了可靠依据，解决了谵妄早期检测不足的问题。
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