尿液代谢物不用标签也能分出癌症:四代谢物面板在八种癌上保留九成监督学习判别力
一个四代谢物尿液与血浆面板在八种癌症中把病例与对照分开,且一个全程不使用结局标签的模型仍达到AUC 0.925,接近监督学习的0.991。
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一个四代谢物尿液与血浆面板在八种癌症中把病例与对照分开,且一个全程不使用结局标签的模型仍达到AUC 0.925,接近监督学习的0.991。
该研究对 GPT-5、OpenAI o3-mini 和 GPT-3.5 三个大语言模型在 97 项随机对照试验的 RoB 2 偏倚风险评估任务上进行评测,先用 Okapi BM25 从试验报告中检索相关段落,再对每条生成声明给出支持、矛盾、未找到或超出范围的证据判定并附原文引文,结果显示各模型二分类准确率高达 90%-98%,但证据支持率仅为 60%-65%,保守幻觉率为 34%-37%,说明决策层面的高准确率并不等于输出有文献依据。
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