半自动抽象查与自然语言模型预先训练在生物医学文献
Sheryl Hui-Xian Ng1, Kiok Liang Teow2, Gary Yee Ang2
1Health Services and Outcomes Research, National Healthcare Group, 3 Fusionopolis Link, #03-08, Singapore, 138543, Singapore. sheryl_hx_ng@nhg.com.sg.
Systematic reviews
|September 22, 2023
概括
这项研究显示,一种自然语言模型对肺部疾病预后进行了适度改进的抽象查. 它大大减少了65%的人类审稿人的工作量.
科学领域:
- 生物医学信息学是生物医学信息学.
- 自然语言处理自然语言处理.
- 医学研究 医学研究
背景情况:
- 抽象查对于医学研究中的系统审查至关重要.
- 选过程的部分自动化可以提高效率.
- 在这种情况下,对自然语言模型 (NLM) 的评估至关重要.


