利用大型语言模型在电子健康记录中进行主诉自动完成

💡 原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
📝

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。

🎯

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。
➡️

继续阅读