Clinical Reasoning

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RESEARCHarXiv CS.LG·15/04/2026

Schema-Adaptive Tabular Representation Learning with LLMs for Generalizable Multimodal Clinical Reasoning

Cette recherche introduit le "Schema-Adaptive Tabular Representation Learning", une méthode novatrice qui utilise les grands modèles linguistiques (LLM) pour créer des embeddings tabulaires transférables. En transformant les variables structurées en déclarations sémantiques en langage naturel, elle permet un alignement "zero-shot" sur des schémas de DSE variés en médecine clinique sans ingénierie de caractéristiques manuelle.

Clinical Reasoning LLMs tabular data healthcare AI

RESEARCHarXiv CS.AI·il y a 6j

ChatHealthAI: Aligning Electronic Health Record Representations with Large Language Models for Grounded Clinical Reasoning

ChatHealthAI propose un cadre multimodal pour aligner les représentations structurées des dossiers de santé électroniques (DSE) avec les grands modèles linguistiques (LLM). Cette intégration permet un raisonnement clinique fondé sur le langage naturel et une prédiction précise des patients, comblant le fossé entre les modèles prédictifs DSE et le raisonnement interprétable des LLM.

Clinical Reasoning multimodal AI Electronic Health Records large language models