研究发现，大型语言模型在生物医学文献生成方面取得了显著进展，但在其他方面进展不大。使用存在风险和挑战，如可疑信息生成和涉及敏感病人数据的法律和隐私问题。

本研究开发了两种基于Transformer结构的大型语言模型PhenoBCBERT和PhenoGPT，可以自动检测临床表型术语，从生物医学文献中提取新的表型信息。PhenoBCBERT和PhenoGPT可以促进自动的下游任务，以获得关于人类疾病的新的生物学见解。