Two stage large language model approach enhancing entity classification and relationship mapping in radiology reports
8.0
来源：
Nature
发布时间：
2025-08-27 23:33
摘要：
该研究提出了一种创新的两阶段自然语言处理管道，结合了BERT和大型语言模型（LLM），用于提高放射学报告中临床实体的分类和关系映射能力。通过分析来自首尔阿山医疗中心的超过400,000份报告，研究展示了该管道在胸部CT和脑部MRI报告分析中的有效性，分别达到了77.39和70.58的宏F1分数。这一方法不仅提高了诊断准确性，还为临床决策提供了支持，具有广泛的应用前景。
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关键证据
研究提出了一种两阶段的自然语言处理管道，结合了BERT和大型语言模型（LLM）。
该管道在放射学报告分析中实现了77.39的宏F1分数，显示出其有效性。
研究使用了超过400,000份报告进行模型训练，确保了数据的科学性和严谨性。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究提出了一种创新的两阶段自然语言处理管道，结合了BERT和大型语言模型（LLM），用于提高放射学报告中临床实体的分类和关系映射能力。通过分析来自首尔阿山医疗中心的超过400,000份报告，研究展示了该管道在胸部CT和脑部MRI报告分析中的有效性，分别达到了77.39和70.58的宏F1分数。这一方法不仅提高了诊断准确性，还为临床决策提供了支持，具有广泛的应用前景。