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DRG-LLaMA：调整 LLaMA 模型以预测住院患者的诊断相关分组
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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
该研究使用 DRG-LLaMA 语言模型 fine-tuned 临床笔记，以改善 DRG 预测在美国住院付款系统中的分配过程。DRG-LLaMA 表现出较高的精确度和 AUC，并在预测基本 DRGs 和并发症 / 重要并发症时也取得了相对较高的准确率。
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关键要点
- 该研究使用 DRG-LLaMA 语言模型 fine-tuned 临床笔记。
- DRG-LLaMA 改善了 DRG 预测在美国住院付款系统中的分配过程。
- DRG-LLaMA 相对于 ClinicalBERT 和 CAML 表现出较高的精确度和 AUC。
- 该模型在预测基本 DRGs 和并发症 / 重要并发症时也取得了较高的准确率。
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