利用大语言模型从MIMIC-IV临床记录中提取结直肠癌症状
该研究以MIMIC-IV中2,704份结直肠癌出院记录为数据,用46项症状清单(源自MSAS与EORTC QLQ-CR29)在200份双人裁定金标准上比较了词典规则匹配、预训练临床命名实体识别、零样本Claude Haiku与Gemini 3.5 Flash以及两种“LLM+规则否定过滤”混合方案,结果显示Gemini 3.5 Flash表现最佳(Macro F1=0.70、Micro F1=0.86、Macro Precision=0.74),Claude Haiku次之(Macro F1=0.63、Macro Recall=0.71),两者均明显优于规则法(Macro F1=0.44)与NER(Macro F1=0.