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LLM 零样本生存预测评测：Survprompt 逼近 SOTA
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AI 综述
该事件关注大语言模型零样本生存预测能力的评测。2026-10-01，arXiv cs.CL 刊出研究《大语言模型是近似生存估计器》，提出 Survprompt 方法：把结构化患者协变量转写成临床文本，交由预训练 LLM 直接预测生存时间，无需任务微调。研究在 MSK-CHORD 与 Providence St. Joseph Health Network 两个泛癌队列上评测 GPT-5.6-Sol，报告其多个癌种的 cMAE 与专用 SOTA 模型 RSF 相差 10% 以内，前列腺癌的 cMAE 更低。目前该进展仍限于这一篇预印本给出的评测结果，尚未见复现研究或其他来源的独立报道。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- arXiv cs.CL大语言模型是近似生存估计器
零样本 LLM 能给出相当准确的预后估计：Survprompt 将结构化患者协变量转成临床文本，让预训练 LLM 直接预测生存时间。在 MSK-CHORD 与 Providence St. Joseph Health Network 两个泛癌队列上，GPT-5.6-Sol 多个癌种的 cMAE 与专用 SOTA RSF 相差 10% 以内，前列腺癌 cMAE 更低。
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