כתבה
arXiv cs.CL ·
גילוי אוטומטי של עיוותים במסמכי בריאות אלקטרוניים
Toward Automated Detection of Documentation Inconsistencies in Electronic Health Records
חוקרים פיתחו שיטה לגילוי עיוותים במסמכי בריאות אלקטרוניים באמצעות מודל לשוני גדול. השיטה, שהשתמשה במודל Gemini, זיהתה 3,460 עיוותים ב-3,000 מסמכים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.22954v1 Announce Type: new Abstract: Objective: To characterize the kinds of internal documentation inconsistencies a general-domain large language model (LLM) can surface from real-world discharge summaries, and to identify recurring failure modes that limit reliability at scale. Materials and Methods: We applied a two-stage LLM pipeline---open-ended candidate identification (Gemini 2.5 Pro) followed by context-grounded verification (Gemini 2.5 Flash)---to 3,000 randomly sampled MIMIC-IV-Note discharge summaries. A subset of the pipeline output was then reviewed manually by clinical experts. Results: Our pipeline surfaced 3,460 candidate inconsistencies, affecting 69.7% of admissions. Representative examples spanned demographics, allergies, procedures, diagnoses, laboratory, me
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית