2 статей
Авторы разработали и оценили систему на основе NLP (NER) для извлечения контекстной информации о лекарствах из неструктурированных клинических заметок на венгерском языке. Модель достигла высокой точности (F1=0.944), успешно классифицируя препараты по категориям: текущие, отмененные, побочные эффекты и аллергии, превосходя правило-базированные методы.
Статья оценивает компромиссы между открытыми и проприетарными большими языковыми моделями (LLM) для извлечения клинической и биомедицинской информации. Авторы анализируют пять ключевых аспектов: производительность, воспроизводимость, стоимость, прозрачность и этику. Исследование показывает, что гибридные подходы могут обеспечить баланс между инновациями и подотчетностью в клиническом применении ИИ.
