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Clinical documentation improvement
Clinical documentation improvement
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研究发现：大型语言模型临床错误检测基准存在缺陷
一项新的研究论文强调了评估大型语言模型（LLMs）在临床错误检测方面存在重大缺陷。研究发现，在测试的15个LLMs中，有13个在成对判别中的表现低于随机猜测水平，尽管它们取得了中等的F1分数。这表明，当前通常独立评估笔记的基准，对于安全关键型应用可能具有误导性。研究还注意到LLM表现中存在的语言特定偏见，并提出成对评估作为一种更稳健的评估方法。
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AssemblyAI 评测面向医疗开发者的顶级医疗转录API
AssemblyAI 发布了一份指南，比较了2026年面向医疗开发者提供的顶级医疗转录API。该指南根据API在医学术语准确性、支持通过业务伙伴协议（BAA）处理受保护健康信息（PHI）的能力、实时流式传输功能以及定价等方面进行了评估。这些专业API旨在将临床音频转换为结构化文本，以解决通用语音转文本服务在识别医学词汇方面的局限性。