Ziyi Chen

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。