La IA y los problemas difíciles del mundo · Medicina y descubrimiento de fármacos · Nature (computational biology) · 2026-10-23
El ajuste por instrucciones de modelos de lenguaje de gran tamaño con datos de clasificación médica mejora la codificación CIE de diagnósticos tumorales en alemán
Título original: Instruction-tuning large language models with medical classification data improves ICD coding of German tumor diagnoses
Este estudio aborda la codificación CIE automatizada de textos de diagnóstico tumoral en alemán mediante modelos de lenguaje de pesos abiertos que pueden desplegarse localmente. Se ajustaron ocho modelos Qwen, Llama y Mistral (de 7 a 70 mil millones de parámetros) con más de 500 000 pares de preguntas y respuestas construidos a partir de recursos de clasificación públicos. La precisión de CIE-10-GM aumentó del 1,4% al 24% y luego al 41–58%, las salidas mal formadas descendieron a casi el 0%, y el conjunto de datos de entrenamiento y los mejores puntos de control se publicaron de forma pública.