本研究探讨了大型语言模型（如GPT-4）在结构化电子健康记录（EHR）数据中的适应性，特别是其零样本能力。实验结果显示，LLMs在关键任务预测中的性能提高约35%，超越传统机器学习模型，展现了在临床决策中的潜力。
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