大型语言模型生成的RadLex本体学的扩展:应用于多国数据集的胸部CT报告

Taehee Lee1, Hyungjin Kim1, Seowoo Lee1

  • 1Department of Radiology, Seoul National University Hospital, Seoul National University College of Medicine, Seoul, Korea.

概括

一个大型语言模型 (LLM) 用更多术语增强了RadLex放射学本体学,提高了它理解临床放射学报告的能力. 这种LLM产生的扩展增加了跨跨国数据集的词汇覆盖和语义回忆.