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...
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| Veröffentlicht in: | Nature communications Jg. 15; H. 1; S. 9074 - 14 |
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| Hauptverfasser: | , , , , , , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
London
Nature Publishing Group UK
18.11.2024
Nature Publishing Group Nature Portfolio |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 2041-1723, 2041-1723 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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