[논문리뷰] Training Large Language Models to Predict Clinical Events본 연구는 임상 데이터 내의 풍부한 시계열적 신호를 활용하여 미래의 환자 상태를 효과적으로 예측하는 데 초점을 맞춘다. 기존의 임상 예측 모델들은 주로 구조화된 데이터나 정형화된 코드에 의존하며, 풍부한 임상적 통찰이 담긴 비정형 임상 노트(free-text notes)를 효과적으로 활용하지 못하는 한계가 있다 .#Review#Large Language Models#Clinical Prediction#Foresight Learning#EHR#LoRA#Temporal Modeling#Probabilistic Forecasting2026년 5월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PhysicianBench: Evaluating LLM Agents in Real-World EHR Environments본 논문은 기존 의료용 AI 벤치마크들이 정적 지식 회상이나 단일 단계 작업에 국한되어, 실제 의료 현장에서 요구되는 복합적이고 긴 호흡의 임상 워크플로우를 평가하지 못하는 한계를 해결하고자 한다.#Review#LLM Agents#EHR#Benchmark#FHIR#Clinical Workflows#Agentic Evaluation#Long-horizon Tasks2026년 5월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AgentEHR: Advancing Autonomous Clinical Decision-Making via Retrospective Summarization본 논문은 LLM의 자율적인 EHR(전자건강기록) 탐색 및 임상 의사 결정 능력이 현재까지 이상화된 실험 설정에 의해 제한되어 있음을 지적합니다. 특히, 기존 요약 방식의 정보 손실과 추론 단절 문제를 해결하여 복잡한 임상 진단 및 치료 계획 태스크 에서 장문 맥락 상호작용 추론 을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.#Review#Clinical Decision-Making#LLM Agents#EHR#Retrospective Summarization#Long-Context Reasoning#Experience Replay#Healthcare AI2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중