May, 2024

检索与细化：基于大语言模型的罕见病识别混合框架

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TL;DR利用传统的基于词典的自然语言处理工具与大型语言模型相结合的新型混合方法，提高了从非结构化临床记录中识别罕见疾病的能力，并显示了从临床记录中识别病患的潜力。
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发现论文，激发创造
  • 基于检索增强生成的大型语言模型在零样本疾病表型分类中的应用

    通过使用零射击的基于大型语言模型的方法，结合检索增强生成和 MapReduce 技术，我们在肺动脉高压领域展示了一种有效识别疾病的方法，该方法在诊断中明显优于医生逻辑规则（F1 分数为 0.62 比 0.75），从而有望增强罕见疾病群体的识别和推动临床研究以及关注空缺的发现。

    Dec, 2023

  • 利用大型语言模型识别和提取罕见疾病表型

    本研究借助新型提示学习方法，将 ChatGPT 模型用于罕见病实体识别当中并与传统微调方法对比，发现在一些罕见疾病和征象实体的识别方面，ChatGPT 能够在只提供一个标记样本的情况下与传统微调方法相媲美，为罕见疾病的诊断和治疗提供了新的可能，但研究人员和临床医生应该审慎对待模型输出并清楚了解其局限性。

    Jun, 2023

  • 大型语言模型表决：罕见疾病鉴定提示

    我们提出了一种灵活的促进方法 ——Models-Vote Prompting (MVP)，以提高在 Few-Shot Learning (FSL) 环境中 LLM 查询的性能，并通过使用 MVP，在一次性罕见疾病的识别和分类任务上得到了比单个模型更好的结果。我们还发布了一份新颖的罕见疾病数据集，用于 FSL，并通过评估使用 JSON 来自动化生成性 LLM 评估的可行性来解决手动注释所需的时间问题。

    Aug, 2023

  • 知识注入引导：基于大型语言模型的临床文本数据生成评估与推进

    通过结合临床领域特定知识图谱和大语言模型，在临床自然语言处理中提出了一种创新、资源高效的方法 ClinGen，通过临床知识提取和上下文信息化的大语言模型指导数据生成，持续提升性能，对生成训练实例的多样性和真实数据分布进行有效调整。

    Nov, 2023

  • 基于本体和弱监督的临床笔记罕见病识别

    本文提出了一个基于本体和弱监督的方法，使用最近的 BERT 上下文表示进行文本表型处理，该方法可用于从临床笔记中识别出以往难以识别的罕见疾病的患者角色，无须领域专家的注释数据，可提高不少于 30% 至 50% 的精确度。

    May, 2022

  • 大型语言模型在令牌级临床命名实体识别中的困难

    本研究探讨了专有和本地大型语言模型在基于标记的临床实体识别中的有效性，挖掘了这些模型在零样本提示、少样本提示、检索增强生成以及指令微调等实验中面临的困难，并提出了在医疗保健领域中应用大型语言模型的可能改进方法。

    Jun, 2024

  • LLMs 加速医疗信息提取的注释

    使用大型语言模型（LLMs）结合人类专家的方法，快速生成医疗文本注释的地面真实标签，从而减少人工注释负担并保持高准确性，为医疗健康领域的定制自然语言处理（NLP）解决方案提供了潜力。

    Dec, 2023

  • 利用 LLMs 从电子病历中检索证据：可能性与挑战

    使用大型语言模型（Flan-T5 XXL）从非结构化电子健康记录（EHR）数据中检索和总结与特定查询相关的论据，较传统信息检索方法更受放射科医生欢迎，但面临 LLMs 产生虚构证据的挑战。然而，模型的信心可能指示 LLMs 是否存在虚构，为解决此问题提供了潜在方法。

    Sep, 2023

  • 生物医学中的 LLMs：临床命名实体识别研究

    该研究探讨了大型语言模型在医学领域中的应用，通过策略性地选择和设计提示语，增强模型在命名实体识别任务中的性能，并结合外部资源通过提示策略填补医学命名实体识别领域中的专业需求与通用语言模型之间的差距，最终提出的方法能够提高大型语言模型在医学命名实体识别任务中的 F1 分数。

    Apr, 2024

  • 从 RAG 到富裕：利用大型语言模型编写临床试验文件

    在临床试验中，通过使用具备内容相关性和正确术语使用的合理结果的现成大型语言模型（LLMs），然而存在于临床思维、逻辑和合适引用的不足，通过使用 RAG（检索增强生成法）提升 LLM 的写作质量，从而提高了 LLMs 在临床试验相关文案中的实际可用性。

    Feb, 2024