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Real-world validation of a multimodal large language model-powered pipeline for high-accuracy clinical trial patient matching leveraging electronic health record data
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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
本研究提出了一种基于多模态大型语言模型的管道，以提高临床试验患者匹配的效率。该系统利用电子健康记录数据，自动化匹配患者与试验，准确率达到93%，真实世界准确率为87%，并将每位患者的审核时间缩短了80%。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于大型语言模型的管道，旨在提高临床试验患者匹配的效率。
- 该系统利用电子健康记录数据，自动化匹配患者与试验。
- 系统的准确率达到93%，真实世界的准确率为87%。
- 与传统人工审查相比，用户每位患者的审核时间缩短了80%。
- 研究解决了临床试验患者招募中因复杂资格标准和繁琐记录审查造成的效率低下问题。
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