تحسين جودة بيانات السرطان غير المنظمة باستخدام نماذج اللغة الكبيرة: دراسة حالة سرطانية ألمانية

مع كون السرطان من الأسباب الرئيسية للوفاة عالميًا، فإن تسجيل البيانات الوبائية والسرطانية يعد أمرًا بالغ الأهمية لتحسين الرعاية السرطانية وتسهيل البحث العلمي. ومع ذلك، فإن المنظر المت heterogeneous للبيانات الطبية يقدم تحديات كبيرة للعملية اليدوية الحالية لوثائق الأورام. تستكشف هذه الورقة إمكانيات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتحويل التقارير الطبية غير المنظمة إلى الشكل المنظم الذي يفرضه مجموعة البيانات الأساسية للسرطان في ألمانيا. تشير نتائجنا إلى أن دمج نماذج اللغة الكبيرة في نظم إدارة بيانات المستشفيات الحالية أو سجلات السرطان يمكن أن يعزز بشكل كبير جودة وكمالية جمع بيانات السرطان - وهو عنصر حيوي لتشخيص وعلاج السرطان وتحسين فعالية وفوائد العلاجات. تساهم هذه الدراسة في النقاش الأوسع حول إمكانية الذكاء الاصطناعي أو نماذج اللغة الكبيرة في إحداث ثورة في معالجة البيانات الطبية والإبلاغ عنها بشكل عام ورعاية السرطان بشكل خاص.