Evaluación de modelos de lenguaje en la extracción de información clínica
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1306Palabras clave:
Síndrome, Signos y Síntomas, Aprendizaje Automático, Procesamiento de Lenguaje NaturalResumen
Objetivo: investigar la efectividad de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) en el reconocimiento de entidades nombradas (NER) en notas clínicas en portugués brasileño. Método: Evaluamos la tarea de NER en 30 notas clínicas utilizando las métricas y métodos de precisión, recall y F-score. En el experimento realizado, comparamos el rendimiento de los modelos GPT-3.5, Gemini, Llama-3 y Sabiá-2 en la extracción de las entidades "Signos o Síntomas", "Enfermedades o Síndromes" y "Datos Negados". Resultados: Encontramos que el modelo Llama-3 mostró un rendimiento superior, especialmente en sensibilidad, logrando un F-score de 0.538. GPT-3.5 demostró un rendimiento equilibrado, mientras que Gemini mostró mayor precisión, pero menor sensibilidad. Conclusión: Nuestros resultados indican que la elección del modelo depende de la ponderación adecuada de estos factores con respecto a los requisitos individuales de cada aplicación clínica.
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