详细内容或原文请订阅后点击阅览
llm in Heor：评估框架
健康经济学和成果研究已经开始使用各种研究类型的AI工具，例如大型语言模型（LLM），包括系统文献评论（SLR），健康经济模型（HEM）和现实世界证据（RWE）。在SLR中，LLM可以协助进行抽象和全文筛选，偏见评估，数据提取和自动化荟萃分析…
来源:医疗经济学家健康经济学和成果研究已经开始使用各种研究类型的AI工具，例如大型语言模型（LLM），包括系统文献评论（SLR），健康经济模型（HEM）和现实世界证据（RWE）。
在SLR中，LLM可以协助进行抽象和全文筛选，偏见评估，数据提取和自动化荟萃分析代码，从而加速证据综合。对于下摆，基础模型可以复制现有框架，生成从头模型，验证假设并适应各种人群或平台的输出，从而提高效率和可扩展性。在RWE生成中，LLMS促进了将非结构化电子健康记录（EHR）数据集成到可分析的数据集中，从而使研究人员能够从基因组学和成像等多模式来源中获取见解。
在SLR中，LLM可以协助进行抽象和全文筛选，偏见评估，数据提取和自动化荟萃分析代码，从而加速证据综合。对于下摆，基础模型可以复制现有框架，生成从头模型，验证假设并适应各种人群或平台的输出，从而提高效率和可扩展性。在RWE生成中，LLMS促进了将非结构化电子健康记录（EHR）数据集成到可分析的数据集中，从而使研究人员能够从基因组学和成像等多模式来源中获取见解。
我们如何确保基于AI的HEOR研究是高质量的？ Fleurence等人（2025年）的一篇论文旨在通过开发高架-AI LLMS框架来创建一个框架来回答这个问题。该框架借鉴了诸如语言模型的整体评估（Helm）和用于机器学习的帕利塞德（Palisade）以及新兴的AI特定指南，例如Prisma-Ai，Tripod+AI和Rish等新兴指南。
抬高 - ai llms在高架-AI LLM框架中评估的特定域是：
域名域描述