基于大语言模型的临床文本吸烟史提取及其在肺癌监测中的应用研究 - 生物通

www.ebiotrade.com 2025年11月30

吸烟是多种健康问题的重要风险因素，更是美国可预防死亡的首要原因。对于肺癌患者而言，准确的吸烟史记录不仅影响初始治疗决策，更与第二原发性肺癌（SPLC）的风险密切相关。尽管电子健康记录（EHR）系统理论上为收集吸烟信息提供了便利，但现实中医护人员往往在结构化字段中仅记录吸烟状态（如当前、既往或从未吸烟），而更详细的吸烟包年数、吸烟持续时间、戒烟年限等关键定量数据，则散落在浩如烟海的临床文本中。这些文本记录不仅格式自由、表述多样，还常存在信息稀疏、前后矛盾等问题，导致传统自然语言处理（NLP）方法难以高效、准确地提取信息。此外，单个时间点的记录无法反映患者吸烟行为的动态变化，而纵向数据中常见的“从不吸烟者”变为“既往吸烟者”等不合理跃迁，更是给数据质量和后续分析带来了巨大挑战。

https://www.ebiotrade.com/newsf/2025-11/20251130004904340.htm

引言：介绍研究背景、意义和现有问题。

相关工作：回顾传统的吸烟史提取方法，讨论LLM的应用现状。

方法论：详细描述LLM的模型设计，输入格式，训练数据，评估方法。

实验结果：展示模型的性能，与传统方法比较，讨论准确性。

应用场景：具体说明在肺癌监测中的应用，可能的流程和优势。

挑战和未来方向：讨论当前的问题和未来的研究方向。

结论：总结研究发现，强调贡献。

现在，我需要进一步细化每个部分的内容，确保逻辑清晰，数据充分。

可能还需要查阅相关文献，看看别人是怎么做的，有没有可以借鉴的方法或模型。

同时，要设计合理的实验来验证模型的效果，比如使用不同的数据集，测试模型的鲁棒性。

在写作过程中，可能会遇到如何处理模型的输出格式，确保提取的信息结构化和易于后续分析的问题。

比如，将提取的信息转化为某个统一的数据格式，如JSON或CSV，供临床医生使用。

总之，这篇论文需要从理论到应用，全面探讨大语言模型在吸烟史提取中的潜力，

以及其在肺癌监测中的实际应用价值。