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首页> Artificial intelligence in medicine> Generating synthetic clinical text with local large language models to identify misdiagnosed limb fractures in radiology reports.

Generating synthetic clinical text with local large language models to identify misdiagnosed limb fractures in radiology reports.

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第一作者： Jinghui,Liu
第一单位： Australian e-Health Research Centre, CSIRO, Brisbane, Queensland, Australia. Electronic address: jinghui.liu@csiro.au.
作者： Jinghui,Liu [1] ; Bevan,Koopman [2] ; Nathan J,Brown [3] ; Kevin,Chu [3] ; Anthony,Nguyen [2]
作者单位： Australian e-Health Research Centre, CSIRO, Brisbane, Queensland, Australia. Electronic address: jinghui.liu@csiro.au. [1] Australian e-Health Research Centre, CSIRO, Brisbane, Queensland, Australia. [2] Emergency and Trauma Centre, Royal Brisbane and Women's Hospital, Brisbane, Queensland, Australia. [3]
关键词 Emergency departmentLarge language modelsLocal LLMsNatural language processingRadiology reportSynthetic data
医学主题词 人类(Humans);骨折(Fractures, Bone);自然语言处理(Natural Language Processing);误诊(Diagnostic Errors);人工智能(Artificial Intelligence);电子健康病历(Electronic Health Records)
DOI 10.1016/j.artmed.2024.103027
PMID 39580897
发布时间 2025-08-05
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Artificial intelligence in medicine

Artificial intelligence in medicine

2025年159卷

103027页

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