Pesquisadores apresentam o HCC-STAR, um modelo de linguagem grande projetado para ler narrativas de prontuários eletrônicos médicos de rotina para estratificação de risco e orientação de tratamento em carcinoma hepatocelular. O sistema emite simultaneamente estadiamento baseado em escore de risco, tratamentos classificados conforme diretrizes com justificativas baseadas em evidências e estimativas de sobrevida individualizadas.
- Treinado em aproximadamente 30.000 casos de HCC do SEER, expandido para narrativas estilo EMR por meio de aumento validado por clínicos.
- Otimizado usando uma recomposta composta verificável passo a passo para ir além da memorização em nível de texto das diretrizes clínicas.
- Alcançou desempenho de ponta em uma coorte multicêntrica de 6.668 pacientes em 12 hospitais na China.
- Superou GPT-5 e Gemini-2.5 Pro em benchmarks de recomendação de tratamento e estratificação de risco.
- Análise hipotética mostrou sobrevida mediana de 51 meses sob as recomendações do HCC-STAR, versus 29 e 32 meses para as diretrizes BCLC e CNLC.
- Especialistas cegos avaliaram o raciocínio do modelo como confiável, e ele ajudou os médicos a tomar decisões mais precisas e rápidas como assistente.
Os resultados apoiam o HCC-STAR como um sistema de suporte à decisão confiável e verificável que aprimora a terapia de precisão e os desfechos clínicos para pacientes com carcinoma hepatocelular.