الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: معالجة اللغة الطبيعية الطبية الحيوية
-
نموذج ModernBERT أكثر كفاءة من نموذج BERT التقليدي في تصنيف نتائج الأشعة المقطعية للصدر في تقارير الأشعة اليابانية ModernBERT is more efficient than conventional BERT for chest CT findings classification in Japanese radiology reports
2026 | المؤلف: Yosuke Yamagishi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستكشف هذه الدراسة أداء ثلاثة نماذج لغوية يابانية—BERT Base وJMedRoBERTa وModernBERT—في سياق التصنيف متعدد التسميات لنتائج الأشعة المقطعية للصدر من تقارير الأشعة. باستخدام مجموعة بيانات CT-RATE-JPN، تم ضبط النماذج تحت ظروف موحدة. أظهرت النتائج أن ModernBERT أظهر مزايا كفاءة كبيرة، حيث يتطلب عددًا أقل من الرموز ويحقق أوقات تدريب واستدلال أسرع مع الحفاظ على دقة…
-
النماذج اللغوية الكبيرة مقابل البشر في تصنيف الوثائق السريرية Large language models vs human for classifying clinical documents
2026 | المؤلف: Akram Mustafa وآخرون | المجلة: International Journal of Medical Informatics | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستقصي هذه الدراسة استخدام نماذج اللغة الكبيرة المتقدمة، وبشكل خاص ChatGPT 3.5 وChatGPT 4، لتعزيز دقة تصنيفات ICD-10 في السجلات الطبية، لا سيما في الحالات التي تم تحديدها سابقًا على أنها سلبية كاذبة بواسطة التعلم الآلي ورسم خرائط SNOMED. باستخدام مجموعة بيانات مركز المعلومات الطبية للرعاية الحرجة (MIMIC) IV، قام الباحثون بتقييم 802 ملخص خروج…