AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · चिकित्सा और दवा खोज · Nature (computational biology) · 2026-10-23

चिकित्सा वर्गीकरण डेटा के साथ बड़े भाषा मॉडलों की इंस्ट्रक्शन-ट्यूनिंग जर्मन ट्यूमर निदानों की ICD कोडिंग को बेहतर बनाती है

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

यह अध्ययन स्थानीय रूप से तैनात किए जा सकने वाले ओपन-वेट भाषा मॉडलों का उपयोग करके जर्मन ट्यूमर निदान पाठों की स्वचालित ICD कोडिंग को संबोधित करता है। Qwen, Llama और Mistral के आठ मॉडलों (7–70 अरब पैरामीटर) को सार्वजनिक वर्गीकरण संसाधनों से बनाए गए 500,000 से अधिक प्रश्न-उत्तर जोड़ों पर फाइन-ट्यून किया गया। ICD-10-GM की सटीकता 1.4% से बढ़कर 24% और फिर 41–58% हो गई, गलत प्रारूप वाले आउटपुट लगभग 0% तक घट गए, और प्रशिक्षण डेटासेट तथा सर्वश्रेष्ठ चेकपॉइंट सार्वजनिक रूप से जारी किए गए।

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