Human level information extraction from clinical reports with finetuned language models
7.0
来源：
Nature
关键字：
computational pathology
发布时间：
2025-11-25 07:48
摘要：
研究开发了Strata，一个低代码库，利用微调的语言模型从临床报告中提取结构化数据，达到人类水平的准确性。通过评估多种开源模型，发现LoRa微调的Llama-3.1在多个数据集上表现优异，展示了在肿瘤学等领域的应用潜力。该技术不仅提高了数据提取的效率，还为本地研究数据库的构建提供了可行方案，具有较高的商业价值和创新性。
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0.5
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0.7
关键证据
LoRa-finetuned Llama-3.1 8B achieved non-inferior performance to the second human annotator across all four datasets.
Small, open-source LLMs offer an accessible solution for the curation of local research databases.
Strata enables automated human-level performance in extracting structured data from clinical notes.
真实性检查
否
AI评分总结
研究开发了Strata，一个低代码库，利用微调的语言模型从临床报告中提取结构化数据，达到人类水平的准确性。通过评估多种开源模型，发现LoRa微调的Llama-3.1在多个数据集上表现优异，展示了在肿瘤学等领域的应用潜力。该技术不仅提高了数据提取的效率，还为本地研究数据库的构建提供了可行方案，具有较高的商业价值和创新性。