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LongAgent: History-Guided Agentic Search for Longitudinal Outcome Prediction
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- LongAgent autonomously searches medical variable combinations and temporal windows to predict patient outcomes from irregularly-sampled longitudinal data.
- Pourquoi ça compte
- Healthcare engineers building predictive models from multi-source, irregularly-sampled patient records need automated feature and aggregation selection.
- Vigilance
- Real clinical results match baselines rather than exceed them; synthetic improvements are modest with marginal statistical significance.
- agent
- agentic
Les patterns derrière cette actualité
- Process Reward Models & Verifier-Guided Search
- Multi-Source Context Fusion
- Temporal Knowledge Graph Memory
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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