शोधकर्ताओं ने HCC-STAR प्रस्तुत किया, एक बड़ा भाषा मॉडल जो हेपेटोसेल्युलर कार्सिनोमा में जोखिम वर्गीकरण और उपचार मार्गदर्शन के लिए नियमित इलेक्ट्रॉनिक चिकित्सा रिकॉर्ड कथाओं को पढ़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सिस्टम जोखिम स्कोर-आधारित स्टेजिंग, प्रमाण-आधारित तर्कों के साथ अनुक्रमित गाइडलाइन-अनुकूल उपचारों, और व्यक्तिगत अस्तित्व अनुमानों को संयुक्त रूप से आउटपुट करता है।
- SEER से लगभग 30,000 HCC मामलों पर प्रशिक्षित, जिसे चिकित्सक-सत्यापित वृद्धि के माध्यम से EMR-शैली कथाओं में विस्तारित किया गया।
- चिकित्सा गाइडलाइन के पाठ-स्तर याद करने से परे जाने के लिए एक चरण-सत्यापनीय संयुक्त पुरस्कार का उपयोग करके अनुकूलित किया गया।
- चीन में 12 अस्पतालों में 6,668 रोगियों के बहु-केंद्र कोहोर्ट में शीर्ष प्रदर्जन प्राप्त किया।
उपचार सिफारिश और जोखिम वर्गीकरण मानकों में GPT-5 और Gemini-2.5 Pro से आगे निकला।
- काल्पनिक विश्लेषण ने HCC-STAR सिफारिशों के तहत 51 महीने का मध्यक अस्तित्व दिखाया, जबकि BCLC और CNLC गाइडलाइन के लिए क्रमशः 29 और 32 महीने।
- अंधे विशेषज्ञों ने मॉडल के तर्क को विश्वसनीय माना, और सहायक के रूप में यह चिकित्सकों को अधिक सटीक निर्णय तेजी से लेने में मदद किया।
निष्कर्ष HCC-STAR को एक विश्वसनीय और सत्यापनीय निर्णय-सहायक प्रणाली के रूप में समर्थन देते हैं जो हेपेटोसेल्युलर कार्सिनोमा रोगियों के लिए सटीक चिकित्सा और चिकित्सीय परिणामों को बढ़ावा देती है।