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新的神经符号化流程可正式化临床试验患者集语义

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了NS-CoT，一个神经符号化流程，旨在解释和执行自然语言的入组标准，以进行临床试验的地点可行性患者计数估算。该系统利用大型语言模型来构建标准，然后进行符号处理和SQL编译，以生成患者集和计数。该方法旨在记录标准如何被翻译，从而能够针对声明的参考定义进行审查和保真度检查，尽管它不能保证招募或试验结果的改善。 AI

影响 该方法可以提高临床试验患者选择的准确性和可追溯性。

排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了一个特定领域的新方法和流程。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Sohyeon Jeon ·

    为基于OMOP CDM的临床试验可行性评估正式化患者集语义：一种可追溯的站点可行性患者计数的神经符号学方法

    This study examines the interpretation and execution of natural-language eligibility criteria for clinical trial site-feasibility patient-count estimation using the OMOP Common Data Model (CDM). It treats each count as the size of a patient set produced under explicitly declared …

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