癌症早期偵測

多代理大型語言模型

TrajOnc​o：多代理大型語言模型在縱向電子健康紀錄上進行時間推理的多癌症早期偵測框架

研究指出，從縱向電子健康紀錄中精準估計癌症風險具挑戰性。TrajOnc​o 以多代理大型語言模型與長期記憶架構，對序列化臨床事件進行時間推理，產出患者摘要與風險分數。實驗在 15 種癌症的病例對照中，零樣本 AUROC 達 0.64‑0.80，與監督式模型表現相當，且提升時間推理解釋性。