Avaliação de grandes modelos de linguagem na extração de informações clínica
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1306Palavras-chave:
Síndrome, Sinais e Sintomas, Processamento de Linguagem NaturalResumo
Objetivo: investigar a eficácia dos modelos de linguagem de grande escala (LLM) no reconhecimento de entidades nomeadas (NER) em notas clínicas em português. Método: Foi analisado o desempenho dos modelos de linguagem GPT-3.5, Gemini, Llama-3 e Sabiá-2, na realização de NER em 30 notas clínicas para identificação das entidades "Sinais ou Sintomas", "Doenças ou Síndromes" e "Dados Negados". A tarefa de NER foi avaliada pelos resultados da precisão, recall e F-score em cada um destes LLMs. Resultados: O modelo Llama-3 apresentou desempenho superior, especialmente em sensibilidade, alcançando um F-score de 0,538. O GPT-3.5 demonstrou desempenho equilibrado, enquanto o Gemini mostrou maior precisão, mas menor sensibilidade. Conclusão: Os resultados indicam que a escolha do modelo depende da ponderação adequada desses fatores em relação aos requisitos individuais de cada aplicação clínica.
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