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Houman Kazemzadeh
Houman Kazemzadeh
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新的EHRSummarizer架构旨在实现注重隐私、原生支持FHIR的患者摘要
提出了一种名为EHRSummarizer的新参考架构，用于从电子健康记录（EHR）生成结构化摘要。该架构注重隐私并兼容FHIR标准，旨在帮助临床医生快速整合患者信息。它侧重于检索相关的FHIR资源，将它们组织成临床上下文包，并使用受限的摘要过程来确保摘要以原始数据为基础。该论文详细介绍了该架构处理缺失数据、用药状态以及使用叙述性文档的方法，并概述了未来的评估计划。
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DrugRAG管道提升药学问答LLM准确性
研究人员开发了DrugRAG，一种新颖的检索增强生成管道，旨在提升大型语言模型（LLM）在药学相关问答任务上的性能。在他们的研究中，他们评估了十个LLM，发现在一个包含141个问题的的数据集上，GPT-5和o3表现最佳。DrugRAG在不改变模型架构的情况下整合了结构化的药物信息，将多个模型（尤其是较小的开源模型）的准确性显著提高了多达21个百分点。