Matching patients to clinical trials with large language models
Patient recruitment is challenging for clinical trials. We introduce TrialGPT, an end-to-end framework for zero-shot patient-to-trial matching with large language models. TrialGPT comprises three modules: it first performs large-scale filtering to retrieve candidate trials (TrialGPT-Retrieval); then...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Nature communications Ročník 15; číslo 1; s. 9074 - 14 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , , , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
London
Nature Publishing Group UK
18.11.2024
Nature Publishing Group Nature Portfolio |
| Témata: | |
| ISSN: | 2041-1723, 2041-1723 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!