Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Accuracy, Consistency, and Hallucination of Large Language Models When Analyzing Unstructured Clinical Notes in Electronic Medical Records
2024·56 Zitationen·JAMA Network OpenOpen Access
Volltext beim Verlag öffnen56
Zitationen
1
Autoren
2024
Jahr
Abstract
Kathryn G. Burford, PhD; Nicole G. Itzkowitz, MSc; Ashley G. Ortega, BSc; Julien O. Teitler, PhD; Andrew G. Rundle, DrPH
Ähnliche Arbeiten
"Why Should I Trust You?"
2016 · 14.889 Zit.
Coding Algorithms for Defining Comorbidities in ICD-9-CM and ICD-10 Administrative Data
2005 · 10.579 Zit.
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
2020 · 9.018 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.674 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 8.234 Zit.