arXiv · ML· Shreyas Rajesh, Kartik Sharma, Tonmoy Monsoor, Mehmet Yigit Turali, Richard Idro, Juliana Kayaga, Robert Sebunya, Tracy Tushabe Namata, Jessica Nichole Pasqua, Vwani Roychowdhury, Rajarshi Mazumder·· 16 小时前AI 评分30
MANANA：面向资源匮乏地区癫痫诊疗的提示学习框架
Teaching LLMs to Recommend and Defer in Underrepresented Epilepsy Care
AI 导读
研究团队提出非参数提示学习框架 MANANA，旨在乌干达儿童癫痫诊疗中预测抗癫痫药物方案，适应当地处方习惯。 该框架将处方错误转化为可审计的提示记忆，包含单智能体与多智能体变体，在两个独立乌干达队列中优于经典 ML 模型及 LLM 直接提示。 通过贝叶斯提示平均 BPA 生成转诊信号，Cohort B 最自信四分之一的病例达到 99% 精确率，支持将低置信度病例转介专家审核。
来源：arXiv · ML · arxiv.org