כתבה
arXiv cs.AI ·
אימות ותיקון תקלות לתאימות בריאות
Closed-Loop Validation-Repair for Healthcare Interoperability: A Multi-Model Study of Schema Compliance in Clinical LLMs
חוקרים בדקו את תאימותם של מודלים Qwen2.5, Llama 3.1 ו-Gemma2 לסטנדרטים רפואיים. התוצאות הראו כי 96% מהתקלות היו עקב הפרות פורמט. ניסויים הראו תיקון של 99% מהתקלות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.24371v1 Announce Type: cross Abstract: Healthcare interoperability requires AI systems to produce structured outputs conforming to standardized schemas including ICD-10 for diagnostic coding, CPT for procedure billing, and HL7 FHIR for data exchange. While large language models demonstrate clinical reasoning capabilities, their integration into electronic health record systems faces a critical barrier: schema noncompliance. We evaluate three open-source models, Qwen2.5 7B, Llama 3.1 8B, and Gemma2 9B, via local deployment across 320 clinical scenarios spanning ten medical specialties, yielding 960 model-scenario pairs assessed under paired baseline and validation-repair conditions. First, schema noncompliance is consistent across the three model families, with baseline complianc
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית