Využitie veľkých jazykových modelov na extrahovanie príznakov kolorektálneho karcinómu z klinických poznámok MIMIC-IV

Štúdia porovnávala rôzne metódy na extrahovanie 46 príznakov kolorektálneho karcinómu z 2 704 výpisných správ pacientov v databáze MIMIC-IV. Testovali sa štyri prístupy: slovníkové pravidlá, rozpoznávanie pomenovaných entít (NER) a dva veľké jazykové modely (Claude Haiku a Gemini 3.5 Flash) bez predchádzajúceho tréningu. Výsledky ukázali, že Gemini 3.5 Flash dosahol najlepší výkon s F1 skóre 0,70, nasledovaný Claude Haiku s F1 skóre 0,63. Oba modely výrazne prekonali tradičné metódy (slovníkové pravidlá s F1 0,44 a NER s F1 0,38). Zaujímavým zistením bolo, že dodatočné pravidlá na negáciu zhoršili výkon modelov. Štúdia dospela k záveru, že veľké jazykové modely ponúkajú škálovateľnú a presnú alternatívu k manuálnemu prehliadaniu dokumentov bez potreby špecifického tréningu.