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Fine-Tuning Open-Source Large Language Models to Improve Their Performance on Radiation Oncology Tasks: A Feasibility Study to Investigate Their Potential Clinical Applications in Radiation Oncology
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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
本研究探讨了微调大型语言模型在放射肿瘤学中的应用。通过领域知识微调，模型在治疗方案生成、治疗方式选择和ICD-10编码预测等任务中表现显著提升，超过60%的治疗方案被临床评估为可接受，显示出其潜在的临床应用价值。
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关键要点
- 本研究探讨了大型语言模型在放射肿瘤学中的应用不足问题。
- 通过领域知识微调，模型在治疗方案生成、治疗方式选择和ICD-10编码预测等任务中表现显著提升。
- 微调后的模型在各项任务中显著优于原始模型。
- 超过60%的治疗方案被临床评估为可接受，显示出其潜在的临床应用价值。
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