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Large language models for data extraction from unstructured and semi-structured electronic health records: a multiple model performance evaluation

2025·40 Zitationen·BMJ Health & Care InformaticsOpen Access
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40

Zitationen

8

Autoren

2025

Jahr

Abstract

Claude 3.0 Opus, Claude 3.0 Sonnet, Claude 2.0, GPT 4, Claude 2.1, Gemini Advanced, PaLM 2 chat-bison and Llama 3-70b seem to be able to reliably extract data from unstructured and semi-structured electronic health records. Further analyses using real data are warranted to confirm their performance in a real-world setting.

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