Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
308P A comparative benchmarking of large language models (LLMs) for clinical data abstraction from real-world oncology records
2025·0 Zitationen·ESMO Real World Data and Digital OncologyOpen Access
Volltext beim Verlag öffnen0
Zitationen
13
Autoren
2025
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
"Why Should I Trust You?"
2016 · 14.618 Zit.
Coding Algorithms for Defining Comorbidities in ICD-9-CM and ICD-10 Administrative Data
2005 · 10.531 Zit.
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
2020 · 8.884 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.452 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.948 Zit.
Autoren
Institutionen
Themen
Machine Learning in HealthcareArtificial Intelligence in Healthcare and EducationTopic Modeling