arXiv cs.AI 发布于 08/28 12:00

Standalone LLM and a Pre-specified Agentic Pipeline for Explaining ICU Mortality Predictions: a Feasibility Study on the eICU Demo Dataset

(翻译)独立LLM与预指定Agentic流水线用于解释ICU死亡率预测:基于eICU演示数据集的一项可行性研究

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Abstract page for arXiv paper 2608.26109: Standalone LLM and a Pre-specified Agentic Pipeline for Explaining ICU Mortality Predictions: a Feasibility Study on the eICU Demo Dataset

AI 摘要

该可行性研究以eICU Demo数据集(2,353次ICU住院)为对象,比较独立LLM与四步Agentic流水线在解释ICU死亡率预测上的表现。XGBoost模型AUROC为0.855。在38例解释子集中,独立LLM出现1次结果泄漏,Agentic流水线无泄漏;Agentic方法在指南依据、数值特异性和合理性上更优,但在SHAP对齐和方向一致性上较低。研究认为Agentic分解可提升安全相关依据,但需结合归因检查。

AI 问答

该研究使用了什么数据集?

使用了eICU Demo数据集,包含2,353次ICU住院,死亡率为8.1%。

独立LLM与Agentic流水线的主要差异是什么?

独立LLM在SHAP对齐和方向一致性上更高,但出现1次结果泄漏;Agentic流水线无泄漏,且在指南依据、数值特异性和合理性上更高。

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