L'IA face aux grands problèmes du monde · Médecine et découverte de médicaments · Nature (computational biology) · 2026-10-23
L'instruction-tuning de grands modèles de langage avec des données de classification médicale améliore le codage CIM des diagnostics tumoraux en allemand
Titre original: Instruction-tuning large language models with medical classification data improves ICD coding of German tumor diagnoses
Cette étude porte sur le codage CIM automatisé de textes de diagnostic tumoral en allemand à l'aide de modèles de langage à poids ouverts déployables localement. Huit modèles Qwen, Llama et Mistral (de 7 à 70 milliards de paramètres) ont été affinés sur plus de 500 000 paires question-réponse construites à partir de ressources de classification publiques. La précision pour la CIM-10-GM est passée de 1,4 % à 24 %, puis à 41–58 %, les sorties malformées sont tombées à près de 0 %, et le jeu de données d'entraînement ainsi que les meilleurs checkpoints ont été publiés publiquement.