Volgende generatie multicenter studies: AI voor automatische verwerking van ongestructureerde radiologierapporten
Toepassing van kunstmatige intelligentie voor automatische verwerking van ongestructureerde radiologierapporten in volgende generatie multicenter oncologiestudies.
Abstract (original)
Manual abstraction of real-world data (RWD) from unstructured health records (HRs) remains resource intensive, error prone, and highly variable across institutions. Large language models (LLMs) offer a scalable alternative, but their performance in multicenter oncology settings is not fully validated.
Dit artikel is een samenvatting van een publicatie in Annals of Oncology. Voor het volledige artikel, alle details en referenties verwijzen wij u naar de oorspronkelijke bron.
Lees het volledige artikelDOI: 10.1016/j.annonc.2025.12.006