未来查询：大语言模型能否成为隐式医学世界模型？

传统临床预测依赖任务专用流程和人工整理的结构化数据，扩展性有限，也未充分利用非结构化文本。“未来查询”通过评估大语言模型能否回答患者未来特定时间的临床问题，检验其作为隐式医学世界模型的可能性。框架直接使用非结构化临床记录，训练不绑定单一临床终点，使一个模型能够沿患者病程回答多种问题，无需人工特征工程或针对每项任务重新训练。研究显示，本地微调的小型开放权重模型可以达到或接近更大的专有系统，适合保护隐私的本地部署。新建合成医疗报告数据集和MIMIC-IV真实重症监护记录上的结果表明，模型能够捕捉部分临床动态。