《ChatGPT和GPT-4在肺癌自由文本CT报告数据挖掘中的潜力》

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像ChatGPT和GPT-4这样的大型语言模型（LLM）可以通过用户定义的文本提示语解决未曾遇到过的问题，而无需重新训练，这为从自由文本医疗记录中更高效地提取信息提供了潜力。这项研究评估并比较了ChatGPT和GPT-4使用定制化的提示语从肺癌的自由文本CT报告中挖掘肿瘤学数据。

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本文首先强调，对数据集里的医疗记录进行人工标注是如何耗时且容易出现人为错误的。但可以通过定制化的提示语提取信息的大语言模型代表了一种更有效的方法。该研究旨在评估ChatGPT和GPT-4在使在利用根据报告子集所开发的提示语从肺癌CT报告中提取关键肿瘤学参数方面的性能。

本文总结和概括了如下这些方法，包括将放射科医生的424份报告作为“基准真相”进行策展，开发提示语以指导大语言模型，并将大语言模型输出，后处理为结构化数据框。病灶测量提取、转移部位识别和肿瘤学推理的性能指标是通过与人工标注的比较而得出的。

本项研究的结果显示，当使用特定提示语时，GPT-4在从报告中提取测量值、识别转移和对疾病进展进行分类方面优于ChatGPT。GPT-4还显示出更好的肿瘤学推理，在事实正确性和准确性方面得分更高，虚构更少。

总之，本项研究传达了定制化的提示语如何使GPT-4等大语言模型能够有效地从自由文本放射学报告中挖掘癌症表型，展示了它们在无需对标注数据进行训练的情况下用于医学自然语言处理任务的实用性。总结了研究设计和方法，强调了利用自定义提示语和结构化性能分析，针对肺癌CT报告所做的两个大语言模型之间的比较。

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