待验证50% 置信事实精确时间

LLM在不同癌症类型、不同机构之间的表现不稳定，且对高低风险患者的区分能力较差（c-index偏低）

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/1

首次发现

来源

大语言模型能预测患者生存期吗？Survprompt框架给出答案

涉及实体

Survpromptconcept

相关事实

待验证现有 LLM 辅助筛选评估方法大多依赖准确率等传统指标，在高度类别不平衡的系统综述数据集上可能产生误导63% 相似待验证该研究选择癌症相关死亡率而非发病率作为核心观察指标，因为死亡率数据更标准化、可追溯61% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/964035

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/964035

MCP

get_claim(id=964035)