利用大语言模型基于临床笔记和理赔数据识别间质性肺病
Larghero等在medRxiv预印本基于Mass General Brigham的309名ILD肿瘤患者,评估12个开源LLM结合理赔与笔记识别疾病,零样本PPV平均高14.3个百分点。Qwen3-14B结合两者达100.0% PPV(24.3% yield),模拟显示所需样本量从27,200降至591例。该零样本方案无需专家编码,可部署于行政数据库恢复丢失的安全信号。
推荐理由:零样本大语言模型在间质性肺病识别上PPV超越理赔规则算法,平均高14.3个百分点,属医疗文本大模型方法创新,可部署于行政库。