AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · চিকিৎসা ও ওষুধ আবিষ্কার · Nature (computational biology) · 2026-10-16

বৃহৎ ভাষা মডেল ব্যবহার করে নির্ভরযোগ্য বৃহৎ-পরিসরের ক্লিনিক্যাল তথ্য নিষ্কাশনের জন্য একটি বহু-ধাপের যাচাইকরণ কাঠামো

মূল শিরোনাম: A multi-stage validation framework for trustworthy large-scale clinical information extraction using large language models

ক্লিনিক্যাল তথ্য নিষ্কাশনের জন্য বৃহৎ ভাষা মডেল যাচাই করতে সাধারণত ব্যয়বহুল ম্যানুয়াল অ্যানোটেশন প্রয়োজন হয়। লেখকেরা একটি বহু-পর্যায়ের কাঠামো প্রস্তাব করেছেন, যাতে রুল-ভিত্তিক ফিল্টারিং, সিমান্টিক গ্রাউন্ডিং, জাজ-LLM মূল্যায়ন, বিশেষজ্ঞ পর্যালোচনা এবং প্রেডিক্টিভ ভ্যালিডিটি বিশ্লেষণ একত্র করা হয়েছে। ৯১৯,৭৮৩টি ক্লিনিক্যাল নোটে মাদক ব্যবহার ব্যাধির রোগনির্ণয়ে প্রয়োগ করে এটি LLM-এর ইতিবাচক নিষ্কাশনের ১৪.৫৯% অসমর্থিত বা অসম্ভাব্য হিসেবে বাদ দিয়েছে। প্রাথমিক LLM জাজ মূল্যায়নের বিপরীতে ০.৮০ F1 স্কোর অর্জন করেছে, এবং এর নিষ্কাশিত রোগনির্ণয় কাঠামোবদ্ধ-ডেটা বেসলাইনের চেয়ে পরবর্তী বিশেষায়িত পরিচর্যায় অংশগ্রহণ ভালোভাবে পূর্বাভাস করেছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →