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Use of natural language processing techniques to predict patient selection for total hip and knee arthroplasty from radiology reports.
The Bone & Joint Journal ( IF 4.9 ) Pub Date : 2024-07-01 , DOI: 10.1302/0301-620x.106b7.bjj-2024-0136 Luke Farrow, Mingjun Zhong, Lesley Anderson
The Bone & Joint Journal ( IF 4.9 ) Pub Date : 2024-07-01 , DOI: 10.1302/0301-620x.106b7.bjj-2024-0136 Luke Farrow, Mingjun Zhong, Lesley Anderson
To examine whether natural language processing (NLP) using a clinically based large language model (LLM) could be used to predict patient selection for total hip or total knee arthroplasty (THA/TKA) from routinely available free-text radiology reports.
中文翻译：
使用自然语言处理技术根据放射学报告预测患者选择全髋关节和膝关节置换术。
检查使用基于临床的大语言模型 (LLM) 的自然语言处理 (NLP) 是否可用于根据常规可用的自由文本预测患者选择全髋关节或全膝关节置换术 (THA/TKA)放射学报告。
更新日期：2024-07-01
中文翻译：
使用自然语言处理技术根据放射学报告预测患者选择全髋关节和膝关节置换术。
检查使用基于临床的大语言模型 (LLM) 的自然语言处理 (NLP) 是否可用于根据常规可用的自由文本预测患者选择全髋关节或全膝关节置换术 (THA/TKA)放射学报告。
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