HCC-STAR：基於臨床推理的大模型實現肝癌精準分層與治療決策

針對肝細胞癌（HCC）治療中現有分期系統忽略病歷異質性的痛點，本研究提出HCC-STAR，一種對齊臨床邏輯的大型語言模型。該模型利用約3萬例SEER數據構建的EMR敘事語料，透過知識對齊推理框架和可驗證複合獎勵優化，實現風險分層、指南一致的治療推薦及個性化生存預測。在12家醫院6668名患者的多中心隊列中，HCC-STAR在推薦和分層性能上超越GPT-5等基線模型。假設生存分析顯示，遵循其建議的中位生存期達51個月，顯著優於BCLC和CNLC標準。專家評估確認其推理可信，並能輔助醫生提升決策效率與準確性，為肝癌精準醫療提供了可靠支持。