npj Digital Medicine 系统评价：用于多模态临床预测模型的大语言模型研究

华盛顿大学医学院团队在 npj Digital Medicine 发表系统评价，梳理了 57 项利用大语言模型（LLM）融合电子健康档案（EHR）多模态数据进行临床预测的研究。分析归纳了特征嵌入、变量提取和文本融合三种融合策略，所有方案较单模态模型均实现性能增益（平均提升 6.4%）。研究进一步指出了多模态临床预测在样本量、模型可解释性与计算成本方面的关键考量。