AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · চিকিৎসা ও ওষুধ আবিষ্কার · Nature (computational biology) · 2026-10-23

চিকিৎসা শ্রেণিবিন্যাস ডেটা দিয়ে বৃহৎ ভাষা মডেলের ইনস্ট্রাকশন-টিউনিং জার্মান টিউমার রোগনির্ণয়ের ICD কোডিং উন্নত করে

মূল শিরোনাম: Instruction-tuning large language models with medical classification data improves ICD coding of German tumor diagnoses

এই গবেষণায় স্থানীয়ভাবে মোতায়েনযোগ্য ওপেন-ওয়েট ভাষা মডেল ব্যবহার করে জার্মান টিউমার রোগনির্ণয়ের পাঠ্যের স্বয়ংক্রিয় ICD কোডিং নিয়ে কাজ করা হয়েছে। Qwen, Llama ও Mistral-এর আটটি মডেল (৭–৭০ বিলিয়ন প্যারামিটার) জনসাধারণের জন্য উন্মুক্ত শ্রেণিবিন্যাস উপকরণ থেকে তৈরি ৫,০০,০০০-এরও বেশি প্রশ্ন-উত্তর জোড়া দিয়ে ফাইন-টিউন করা হয়েছে। ICD-10-GM-এর নির্ভুলতা ১.৪% থেকে বেড়ে ২৪% এবং পরে ৪১–৫৮%-এ পৌঁছেছে, ত্রুটিপূর্ণ আউটপুট প্রায় ০%-এ নেমে এসেছে, এবং প্রশিক্ষণ ডেটাসেট ও সেরা চেকপয়েন্টগুলো জনসাধারণের জন্য প্রকাশ করা হয়েছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →