结合医学语言模型与医学本体库的西班牙语临床笔记疾病自动检测

本文提出了一种用于自动检测皮肤病理学报告中疾病的混合方法。我们采用大型语言模型结合医学本体库，给定首次或随访医疗报告，预测患者可能患病的疾病。结果表明，教育模型学习疾病的类型、严重程度及身体部位的顺序，显著提高了准确率。该文章展示了在医学文本分类方面实现最新成果的结果，精确率为0.84，微F1分数为0.82，宏F1分数为0.75，并将该方法及所用数据集公开给社区。