GASCADE：癌症药物不良事件的分组总结以增强药物警戒

本研究针对癌症药物不良事件（ADEs）总结存在的缺口，引入了对使用相同药物的多个患者报告的ADEs进行分组总结的任务。通过构建MCADRS数据集和提出GASCADE框架，该研究整合了大型语言模型的信息提取能力与T5模型的总结能力，显著提升了药物相关决策的质量，推动个性化癌症治疗的发展。

本研究总结了癌症药物不良事件的缺口，提出了一种对多个患者报告的ADEs进行分组总结的方法。通过构建MCADRS数据集和GASCADE框架，结合大型语言模型和T5模型，提高了药物决策质量，推动个性化癌症治疗。

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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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