研究人员开发了一种新方法，用于协调临床笔记和结构化电子健康记录（EHR）中发现的药物信息之间的差异。他们的方法采用大型语言模型（LLM）进行参考构建，并结合人工审查和确定性规范化，以比较两个来源的语义和时间数据。研究发现，虽然来自笔记和结构化药物历史之间的精确匹配很少见，但当考虑更广泛的定义和时间范围时，语义重叠显著增加，这凸显了准确患者药物档案采用高级规范化技术的重要性。 AI
影响 通过使用 LLM 协调不同的 EHR 来源，提高患者药物数据的准确性。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍数据协调新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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