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LEADS

医学文献也有「AI专职助手」:LEADS帮研究者节省近三成时间,比通用大模型更懂医学综述

编辑丨%AI 正越来越广泛的应用在各类科研工作里,它对数据的处理能力在加强循证医学方面具有巨大潜力,但由于训练和评估不足而受到限制。 考虑到这种情况,美国 KeiJi AI 牵头了一项研究,提出了 LEADS,这是一种 AI 基础模型,该模型在 633,759 个样本上进行了训练,并于测试中达到了 0.81 的召回率与 0.85 的数据提取准确率。 相关研究内容以「A foundation model for human-AI collaboration in medical literature mining」为题,于 2025 年 9 月 24 日发布在《Nature Communications》。
10/11/2025 2:35:00 PM
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