该研究使用了什么数据集？
使用了eICU Demo数据集，包含2,353次ICU住院，死亡率为8.1%。
Standalone LLM and a Pre-specified Agentic Pipeline for Explaining ICU Mortality Predictions: a Feasibility Study on the eICU Demo Dataset
（翻译）独立LLM与预指定Agentic流水线用于解释ICU死亡率预测：基于eICU演示数据集的一项可行性研究
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2608.26109: Standalone LLM and a Pre-specified Agentic Pipeline for Explaining ICU Mortality Predictions: a Feasibility Study on the eICU Demo Dataset
AI 摘要
该可行性研究以eICU Demo数据集（2,353次ICU住院）为对象，比较独立LLM与四步Agentic流水线在解释ICU死亡率预测上的表现。XGBoost模型AUROC为0.855。在38例解释子集中，独立LLM出现1次结果泄漏，Agentic流水线无泄漏；Agentic方法在指南依据、数值特异性和合理性上更优，但在SHAP对齐和方向一致性上较低。研究认为Agentic分解可提升安全相关依据，但需结合归因检查。
AI 问答
独立LLM与Agentic流水线的主要差异是什么？
独立LLM在SHAP对齐和方向一致性上更高，但出现1次结果泄漏；Agentic流水线无泄漏，且在指南依据、数值特异性和合理性上更高。
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