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Biomedical literature mining: challenges and solutions in the 'omics' era.
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大型语言模型难以用科学证据验证医学因果假设
一项新研究评估了八种大型语言模型（LLMs）使用科学证据验证因果医学假设的能力。尽管LLMs在查找相关文章方面表现出很强的召回率，但它们在提供支持或反驳这些假设的有效科学证据方面常常遇到困难。研究结果表明，当前的LLMs在验证生物医学文献中的因果关系方面不可完全信赖，这凸显了它们在医疗保健领域使用的关键局限性。
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EviDAG系统从生物医学文献中自动创建可审计的因果DAG
研究人员开发了EviDAG，这是一个新颖的基于浏览器的系统，旨在利用生物医学文献简化因果有向无环图（DAG）的创建。该工具自动化了将研究变量与现有研究联系起来的过程，生成具有置信度估计和出处的结构化因果判断，并将它们组装成一个可审计的图。EviDAG旨在减轻DAG策展的手动负担，同时确保底层假设透明且可验证，从而支持生物医学研究的设计和解释。