利用大型语言模型在电子健康记录中进行主诉自动完成
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原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了在MEDIQA-Chat 2023共享任务中生成临床笔记的方法,包括微调预训练语言模型和使用大型语言模型进行上下文学习。这两种方法在自动指标上表现出高性能,并在共享任务中获得高排名。基于ICL的方法和GPT-4生成的笔记受到专业人士的欢迎,是有前途的自动生成笔记的途径。
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关键要点
- 本文介绍了在MEDIQA-Chat 2023共享任务中自动生成临床笔记的方法。
- 使用了两种方法:微调预训练语言模型和使用大型语言模型进行上下文学习。
- 两种方法在自动指标上表现出高性能,分别排名共享任务的第一和第二位。
- 专业人士认为基于ICL的方法和GPT-4生成的笔记与人工书写的笔记同样受欢迎。
- 这些方法被视为从医生-患者对话自动生成笔记的有前途的途径。
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