Краткое содержание

arXiv:2506.11137v3 Тип объявления: замена Аннотация: Выявление случаев прекращения приема лекарственных препаратов в электронных медицинских записях (ЭМЗ) имеет важное значение для обеспечения безопасности пациентов, однако часто осложняется тем, что информация скрыта в неструктурированных заметках. В данном исследовании оценивается способность современных открытых и проприетарных больших языковых моделей (БЯМ) извлекать сведения о медикаментах и классифицировать статус их назначения из записей ЭМЗ, уделяя особое внимание масштабируемости извлечения сведений о лекарствах без привлечения человеческого аннотирования. Мы собрали три набора данных ЭМЗ из различных источников для построения оценочной эталонной системы. Было проведено тестирование 12 передовых БЯМ и исследовано несколько стратегий подсказок для БЯМ. Производительность по извлечению медикаментов, классификации статуса лекарств и выполнению совместной задачи (извлечение с последующей классификацией) систематически сравнивалась во всех экспериментах. Мы обнаружили, что большие языковые модели демонстрируют многообещающие результаты в извлечении информации о медикаментах и выявлении фактов прекращения их приёма из записей ЭМЗ. GPT-4o...