Standalone LLM und vordefinierte agentic Pipeline zur Erklärung von ICU-Mortalitätsprognosen: Eine Machbarkeitsstudie mit dem eICU-Demonstrationsdatensatz

Machine-Learning-Modelle können ICU-Mortalität genau vorhersagen, aber Feature-Attribution-Methoden allein liefern selten die klinische Erzählung, die für den Bedside-Einsatz erforderlich ist. Large Language Models (LLMs) können diese Lücke schließen, und mehrstufige agentic Pipelines sind eine vielversprechende Richtung.