匹配患者与临床试验的大语言模型TrialGPT

作者： Qiao Jin, Zifeng Wang, Charalampos S. Flouda, Fangyuan Chen, Changlin Gong, Dara Bracken-Clarke, Elisabetta Xue, Yifan Yang, Jimeng Sun, Zhiyong Lu

发表日期： 2024-11-18

摘要：临床试验的患者招募具有挑战性。本文介绍了TrialGPT，这是一个端到端的框架，用于零样本患者实验对与大型语言模型的匹配试验。TrialGPT由三个模块组成：它首先执行大规模过滤以检索候选试验（TrialGPT-Retrieval）；然后预测指标水平的患者资格（TrialGPT-Matching）；并最终生成试验分数（TrialGPT-Ranking）。我们在三组183名超过了75000个试验注释的合成患者上进行了评估。TrialGPT-Retrieval可以使用不到6%的初始收集来召回90%以上的相关试验。对1015个患者指标对的人工评估表明，TrialGPT-Matching的准确率为87.3%，解释准确性接近专家表现。TrialGPT-Ranking得分与人类判断高度相关，在排名和排除试验方面比最佳竞争模型高出43.8%。此外，我们的用户研究表明，TrialGPT可以将患者招募的筛查时间缩短42.6%。总体而言，TrialGPT为患者与试验的匹配提供了有希望的机会。

论文链接： https://www.nature.com/articles/s41467-024-53081-z

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中医大语言模型TCMChat

作者： Yizheng Dai, Xin Shao, Jinlu Zhang, Yulong Chen, Qian Chen, Jie Liao, Fei Chi, Junhua Zhang, Xiaohui Fan

发表日期： 2024-11-27

摘要： 突破性的大型语言模型（LLMs）与对话系统的结合在医学领域越来越普遍。尽管最近提出了几个中医大语言模型，但仍有很大的研究空间。本文因此提出了TCMChat，一种基于大规模预设计中医文本知识和中医问答数据集的生成式中医语言大模型。详细地说，我们首先通过文本挖掘和人工校验等方式针对六个中医应用场景编译了一个定制训练集，包括中医知识库、选择题、阅读理解题、实体提取、医学病例诊断和方药推荐。之后，我们将百川2-7B作为基座模型，进行预训练和监督式微调。基准数据集和案例的测试结果进一步证明了TCMChat与现有模型相比的优越性能。

论文链接

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1043661824004754

模型链接：https://xomics.com.cn/tcmchat

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