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实体 n2c2 2018 Track 2

n2c2 2018 Track 2

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  1. TOOL · CL_51311 ·

    基于模式的LLM提取患者数据用于数字孪生

    研究人员开发了SG-LLM，一种从电子健康记录中提取患者数据以创建数字孪生的新方法。该方法使用模式约束和用于修复的验证循环来约束LLM提取，提高了生成的FHIR包的准确性和有效性。对临床效用的实验表明，在SG-LLM生成的数据上训练的分类器与在专家策划的数据上训练的分类器表现相当，表明其在实际医疗保健应用中的有效性。