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%。

本研究提出了LLM-Match框架，旨在提高患者与临床试验资格标准的匹配准确性。该框架基于经过微调的大语言模型，研究结果显示其在多个开放数据集上优于现有模型，展现出显著潜力。