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n2c2
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检索增强型大语言模型通过在电子健康记录中定位证据来改善临床试验招募
研究人员探索了使用检索增强型大语言模型（LLMs）从电子健康记录中识别适合临床试验的患者。该研究评估了包括通用版本和医学适应版本在内的各种LLMs，并测试了处理长文档的策略，例如默认上下文窗口、基于NER的摘要和动态证据检索（RAG）。MedGemma模型结合RAG实现了最高性能，证明了LLMs在提高试验招募效率方面的潜力，特别是对于需要长期推理的标准。
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用于可扩展患者-试验匹配的轻量级检索增强生成和基于大型语言模型的建模
研究人员开发了新的基准和框架，以评估和改进大型语言模型（LLM）在临床环境中的性能。PhysicianBench 为真实世界电子健康记录（EHR）任务上的 LLM 代理提供了全面的评估，显示出当前成功率低于 50% 的局限性。此外，ReMedi 提供了一个框架，通过生成改进的理由-答案对进行微调，以增强从 EHR 中预测临床结果。另一种方法引入了一种轻量级的检索增强生成方法，用于可扩展的患者-试验匹配，以降低计算成本实现了与端到端 L…