大規模言語モデルを用いた、ノイズの多い診療記録からの次回来院診断予測の堅牢性と公平性の実現に向けて

この記事は、ノイズが多く、不完全な可能性のある診療記録を用いて、患者の次回来院時の診断を予測する精度と公平性を向上させるために、大規模言語モデル（LLM）を適用することについて議論している可能性が高いです。データ品質や予測プロセスにおけるバイアスなどの課題への対処に焦点が当てられています。ソースがArXivであることから、これは研究論文であると考えられます。