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使用 LLMs 生成和去识别印度临床出院总结
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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
本文报告了一个印度医疗机构提供的去识别算法的性能，并指出其缺乏泛化能力。通过在大型语言模型上执行上下文学习，使用合成临床报告克服数据匮乏的难题。实验表明，使用生成的报告作为创建具有良好泛化能力的去识别系统的有效策略。
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关键要点
- 本文报告了一个印度医疗机构提供的去识别算法的性能。
- 该算法缺乏跨机构的泛化能力。
- 通过在大型语言模型上执行上下文学习，克服了数据匮乏的问题。
- 使用公开可用的和印度的患者摘要生成合成临床报告。
- 实验表明，生成的报告可以有效创建具有良好泛化能力的去识别系统。
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