核心概念
結合基於字典的自然語言處理(NLP)工具和大型語言模型(LLM)的混合方法,在從非結構化臨床報告中識別罕見疾病方面顯示出巨大潛力。
摘要
基於大型語言模型與字典的混合框架,用於罕見疾病表型分析
Wu, J., Dong, H., Li, Z. et al. A Hybrid Framework with Large Language Models for Rare Disease Phenotyping. arXiv:2405.10440v2 [cs.CL] (2024).
本研究旨在開發一種混合方法,結合基於字典的自然語言處理(NLP)工具和大型語言模型(LLM),以提高從非結構化臨床報告中識別罕見疾病的準確性。