指令微调提升德语肿瘤诊断ICD编码准确率
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指令微调提升德语肿瘤诊断ICD编码准确率
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AI 综述
2026年11月6日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Stefan Lenz 等作者的研究，考察基于公开医学分类数据的指令微调能否提升开源权重大语言模型对德语肿瘤诊断文本的编码准确率。研究依据 ICD-10-GM、ICD-O-3 与 OPS 目录构建了超过 50 万条问答对，对 Qwen、Llama、Mistral 三个家族共 8 个参数规模在 7-70B 的开源权重模型进行指令微调。结果显示，微调后 ICD-10-GM 精确编码准确率从 1.4-24% 升至 41-58%，部分编码准确率从 31-74% 升至 73-83%。报道未提及该方法的适用机构范围、使用收费或地域限制等条件。
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最新进展11月6日 13:00
用医学分类数据指令微调大语言模型可提升德国肿瘤诊断的 ICD 编码准确率报道时间线
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11月6日
- arXiv Artificial Intelligence用医学分类数据指令微调大语言模型可提升德国肿瘤诊断的 ICD 编码准确率
基于 ICD-10-GM、ICD-O-3 与 OPS 目录构建超 50 万条问答对，对 Qwen、Llama、Mistral 家族 8 个 7-70B 开源权重模型做指令微调后，ICD-10-GM 精确编码准确率从 1.4-24% 升至 41-58%，部分编码准确率从 31-74% 升至 73-83%。
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