Aprendizaje de trayectoria diagnóstica latente guiado por incertidumbre para diagnóstico clínico secuencial

Resumen: El diagnóstico clínico requiere la adquisición secuencial de evidencia bajo incertidumbre. Sin embargo, la mayoría de los sistemas de diagnóstico basados ​​en modelos de lenguaje grande (LLM) asumen información del paciente completamente observada y, por lo tanto, no modelan explícitamente cómo se debe adquirir secuencialmente la evidencia clínica a lo largo del tiempo.

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