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Evaluating the Comprehension Ability of Large Language Models on Tabular Electronic Health Records: A Comprehensive Study on Patient Data Extraction and Retrieval
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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
本研究探讨大型语言模型（LLMs）在电子健康记录（EHR）中提取患者数据的能力。实验表明，优化特征选择和序列化方法可提升任务表现最多26.79%，而相关示例的上下文学习设置则能提高数据提取表现5.95%。这些发现为LLM在健康搜索的设计提供了指导。
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关键要点
- 本研究探讨大型语言模型（LLMs）在电子健康记录（EHR）中提取患者数据的能力。
- 优化特征选择和序列化方法可提升任务表现最多26.79%。
- 相关示例的上下文学习设置能提高数据提取表现5.95%。
- 研究为LLM在健康搜索的设计提供了指导。
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