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Maintaining Expert Involvement: Optimizing Clinical Data Classification with Expert-Guided Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出StructEase框架，旨在优化大型语言模型在医疗领域的应用，特别是在临床笔记提炼中。核心创新为SamplEase算法，通过识别高价值案例，减少专家干预，显著提升分类结果和F1分数，同时保持专家参与度最低。
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关键要点
- 本研究提出StructEase框架，旨在优化大型语言模型在医疗领域的应用。
- 核心创新为SamplEase算法，通过识别高价值案例，减少专家干预。
- SamplEase算法显著提升分类结果和F1分数。
- StructEase框架保持了专家参与度最低，体现了专家整合进LLM工作流程的重要价值。
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