Diabetes

Temporally Phenotyping GLP-1RA Case Reports with Large Language Models: A Textual Time Series Corpus and Risk Modeling

Este estudo desenvolveu um corpus de séries temporais textuais a partir de relatórios de casos de diabetes tipo 2 para extrair cronogramas clínicos complexos com LLMs. O GPT5 demonstrou alta eficácia na recuperação de eventos e sequenciamento temporal, com aplicações que sugerem redução do risco de sequelas respiratórias entre usuários de GLP-1.