medRxiv 预印本· Koch, N., Hartmann, N., Maennel, A., Baretton, G., Aust, D., Hoenscheid, P. ·· 1 天前AI 评分22
本地LLM从德国肝细胞癌病理报告中提取结构化信息：Gemma 4 31B模型Macro F1超0.99
Large Language Models for Structured Information Extraction from German Histopathology Reports - Hepatocellular Carcinoma
AI 导读
一项medRxiv预印本研究开发了本地部署的两阶段LLM流水线，用于从德国肝细胞癌（HCC）病理报告中提取结构化信息。第一阶段轻量级门控模型从N=2,864份报告中筛选目标队列，分类错误为零；第二阶段Gemma 4 31B模型提取15项预设组织病理学变量，Macro F1>0.99，与专家参考标注近乎完全一致。该方案无需传输敏感患者数据，可用于机构质量控制和病理注册库的数据整理。
来源：medRxiv 预印本 · medrxiv.org