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摘要和含义 • LLM 在 HE/HTA 中的应用是一个新兴话题。已发表的证据很少，难以复制（代码和数据尚未提供）且主要是探索性的（没有已发表的证据表明 LLM 被用于从头建模）。几个潜在的用例仍未得到检验，包括确定性敏感性分析、模型验证或模型调整（超出更新模型输入）。 • 响应准确性是 LLM 实施最常见的障碍。研究提出的克服这一问题的研究建议侧重于通过更有效地使用模型（例如通过快速优化）来提高准确性。 • 除了这种方法之外，未来的工作还应探索研究如何有效实施人机交互方法。当 LLM 响应准确性不确定或变化太大而无法无人监督时，这些方法可能特别有用。它们还将帮助研究人员遵守当前的 NICE 指南 1，该指南建议采用人机交互方法来保持研究结果的质量和可信度。
面向健康经济学和...的大型语言模型
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