医学 AI

On Using Large Language Models to Enhance Clinically-Driven Missing Data Recovery Algorithms in Electronic Health Records

利用大型语言模型增强电子健康记录中临床驱动的缺失数据恢复算法

Sarah C. Lotspeich, Abbey Collins, Brian J. Wells, Ashish K. Khanna, Joseph Rigdon, Lucy D'Agostino McGowan

机构 * Department of Statistical Sciences, Wake Forest University（统计科学系，威克森林大学） ； Wake Forest University（威克森林大学） ； Wake Forest University School of Medicine（威克森林大学医学院） ； Department of Psychology, North Carolina State University（心理学系，北卡罗来纳州立大学） ； Department of Biostatistics and Data Science, Wake Forest University School of Medicine（生物统计学与数据科学系，威克森林大学医学院） ； Department of Anesthesiology, Division of Critical Care Medicine, Wake Forest University School of Medicine（麻醉学系，重症医学科，威克森林大学医学院） ； Outcomes Research Consortium（结局研究联盟） 纠错

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文探讨利用大型语言模型改进电子健康记录中缺失数据恢复算法的准确性与可扩展性，通过临床专家和LLM协同优化路标，实现与专家审查相似的数据恢复效果。

Journal ref 2026