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Clinical text classification under the Open and Closed Topic Assumptions
Clinical text classification under the Open and Closed Topic Assumptions
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新基准揭示大型语言模型在临床文本中难以处理诊断不确定性
一项新的基准测试已被开发出来，用于评估大型语言模型（LLMs）在临床文本中保留诊断不确定性的能力。研究发现，当前的LLMs往往无法维持原有的不确定性水平，有时保留不确定性的次数不到一半。该研究强调了LLMs在临床环境中一种关键的失效模式，因为改变不确定性表达会显著改变临床意义并影响治疗决策。
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Meddies PII：发布用于临床文本去标识化的开放模型
研究人员推出了 Meddies PII，这是一个用于去标识化临床文本的开源模型和数据集。该模型旨在移除患者特异性信息，同时保留人工智能推理所需的关键临床细节。Meddies PII 旨在处理医疗保健环境中的多语言数据和各种文本格式，为需要保护患者数据以用于人工智能应用的医院提供了一个起点。