LLMが脳卒中回復を予測で大活躍：医療におけるブレークスルー！research#llm🔬 Research|分析: 2026年2月12日 05:02•公開: 2026年2月12日 05:00•1分で読める•ArXiv ML分析この研究は、急性虚血性脳卒後の患者の転帰を予測する上で、大規模言語モデル (LLM) の驚くべき能力を示しています。ファインチューニングされたLlamaのようなモデルは、退院時と90日後の機能的転帰を予測する上で顕著な精度を示し、よりパーソナライズされた効果的な患者ケアへの扉を開いています。重要ポイント•大規模言語モデル (LLM) が脳卒中の回復転帰の予測に使用されています。•ファインチューニングは、医療分野におけるLLMの精度を向上させます。•この研究では、評価のために大規模な現実世界の脳卒中登録を使用しています。引用・出典原文を見る"ファインチューニングされたLlamaは最高のパフォーマンスを達成し、90日間の正確なmRS精度は33.9% [95% CI, 27.9-39.9%]、バイナリ精度は76.3% [95% CI, 70.7-81.9%]でした。"AArXiv ML2026年2月12日 05:00* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事LLMs Excel at Abstract Planning with Automated Debugging!新しい記事Revolutionizing Peer Review: AI-Powered Feedback for Scientific Excellence関連分析research次世代LLM対決：Claude Opus 4.6 vs. GPT-5.3-Codex2026年2月12日 10:45research学生が国連SDGs目標に向けたAI/MLプロジェクトのアイデアを募集！2026年2月12日 10:32research「迎合コンパイラ」の登場：AIの「思考」を読み解く新たな視点2026年2月12日 09:15原文: ArXiv ML