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Extracting Patient History from Clinical Text: A Comparative Study of Clinical 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
本研究探讨了通过微调的临床大型语言模型(cLLMs)提取患者医疗历史信息，以改善临床笔记的结构化。研究表明，某些cLLMs在提取特定医疗信息方面表现优异，显著缩短了提取时间。
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关键要点
- 本研究探讨了通过微调的临床大型语言模型(cLLMs)提取患者医疗历史信息。
- 研究旨在改善临床笔记的结构化，填补医疗记录整理过程中的空白。
- 某些cLLMs在提取特定医疗历史信息方面表现优异。
- 通过整合基本医疗实体信息，提升了模型的性能。
- 研究结果显示，cLLMs有潜力显著缩短提取时间。
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