arXivAI 研究
臨床診斷 MLLM 提示詞優化:Ranking-PE 解決醫療資料極端不平衡問題
Ranking-PE: Prompt Optimization for Multimodal Clinical Diagnosis under Extreme Class Imbalance
本研究提出 Ranking-PE 框架,將多模態大模型(MLLM)的提示詞優化指標從傳統「準確度」轉向「AUROC 排序」,解決臨床醫療資料極端不平衡的問題。
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Ranking-PE: Prompt Optimization for Multimodal Clinical Diagnosis under Extreme Class Imbalance
本研究提出 Ranking-PE 框架,將多模態大模型(MLLM)的提示詞優化指標從傳統「準確度」轉向「AUROC 排序」,解決臨床醫療資料極端不平衡的問題。