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Evaluating prompt and data perturbation sensitivity in large language models for radiology reports classification

2025·3 Zitationen·JAMIA OpenOpen Access
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3

Zitationen

10

Autoren

2025

Jahr

Abstract

LLMs demonstrated high performance in classifying radiology reports, though results varied with prompt design and data quality. These findings underscore the need for systematic evaluation and validation of LLMs for clinical applications, particularly in high-stakes scenarios.

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