CareLit · DOI-Nachweis · Aktuelle Urologie
Large Language Modelle zur schnellen Vereinfachung der Eingabe von Qualitätssicherungsdaten: Performance-Test mit Echtdaten am Beispiel der Tumordokumentation in der Urologie
DOI 10.1055/a-2281-8015
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenJohannes Frank, Axel S. Merseburger, Johannes Landmesser, Silvia Brozat-Essen, Peter Schramm, Laura Freimann, Alexander Kleehaus, Christian Elsner
ZeitschriftAktuelle Urologie
Ausgabe05/2024
Jahrgang / SeitenJg. 55 · S. 415-423
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
Zusammenfassung Einleitung Large Language Modelle (LLMs) wie ChatGPT haben innerhalb kürzester Zeit die Anwendung von künstlicher Intelligenz in die breite Anwendung gebracht. Neben vielen verschiedenen Use-Cases der Textgenerierung und Verarbeitung ist eine Anwendung die Extraktion von Daten aus vorhandenen Dokumenten und Gesprächen zur vereinfachten und automatisierten Befüllung von Formularen. Zielsetzung Gerade…
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Zitierempfehlung
Johannes Frank, Axel S. Merseburger, Johannes Landmesser, Silvia Brozat-Essen, Peter Schramm, Laura Freimann, Alexander Kleehaus, Christian Elsner (2024) Large Language Modelle zur schnellen Vereinfachung der Eingabe von Qualitätssicherungsdaten: Performance-Test mit Echtdaten am Beispiel der Tumordokumentation in der Urologie. Aktuelle Urologie, 55 (05), 415-423. https://doi.org/10.1055/a-2281-8015
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