本研究は、Llama 2という大規模言語モデル（LLM）を用いて臨床テキストから構造化情報を抽出する新しいパイプラインを開発し、肝硬変関連の臨床特徴の抽出において高い精度を実証しつつ、オンプレミスでの運用によるプライバシー保護と、明示的・暗示的な情報の両方を抽出する能力を示した。

本研究では、臨床テキストから構造化情報を抽出するための新しいパイプラインが開発された。このパイプラインは、Llama 2というLLMを活用し、医療記録から重要な臨床情報を自動的に抽出することを目...