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177MO Multi-center validation of an artificial intelligence electronic health records extraction pipeline
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Zitationen
20
Autoren
2025
Jahr
Abstract
Manual abstraction of real-world oncology data from unstructured Electronic Health Records (EHRs) is slow, error-prone, and heterogeneous across institutions. While large language models (LLMs) can scale information extraction, rigorous validation in multicenter settings remains limited.
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Autoren
Institutionen
- Health & Life (Taiwan)(TW)
- Institut Gustave Roussy(FR)
- Centre Hospitalier de La Rochelle(FR)
- Hôpital Foch(FR)
- Centre Hospitalier de la Côte Basque(FR)
- Centre Chirurgical Marie Lannelongue(FR)
- Institut de Cancérologie de Bourgogne(FR)
- Université de Caen Normandie(FR)
- Centre Hospitalier Universitaire de Caen(FR)
- Hôpital André Mignot(FR)
- Laboratoire Informatique d'Avignon(FR)
- Centre Hospitalier Intercommunal Toulon-La Seyne-sur-Mer(FR)
- Hôpital Saint Joseph(FR)