人在回路的大语言模型框架用于皮肤免疫相关不良事件识别

# 面向皮肤免疫相关不良事件识别的人机协同大语言模型框架
来源：https://arxiv.org/abs/2607.20428
作者：Charles Lu (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Lu,+C), Olivia Burke (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Burke,+O), Debby Cheng (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Cheng,+D), Adam Kashlan (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Kashlan,+A), Caitlyn Duffy (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Duffy,+C), Zeyun Lu (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Lu,+Z), Lirit Fuksman (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Fuksman,+L), Jin Ning Tian (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Tian,+J+N), Andrew Sedlack (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Sedlack,+A), Priya Katyal (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Katyal,+P), Eudora Lee (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Lee,+E), Ralina Karagenova (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Karagenova,+R), Chuck Lin (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Lin,+C), Kun-Hsing Yu (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Yu,+K), Nicole LeBoeuf (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=LeBoeuf,+N), Alexander Gusev (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Gusev,+A), Yevgeniy R. Semenov (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Semenov,+Y+R)

查看 PDF (https://arxiv.org/pdf/2607.20428)

> 摘要：本研究评估了一种检索增强、多智能体大语言模型（LLM）驱动、且包含人机协同环节的框架，用于从临床记录中检测皮肤免疫相关不良事件（cirAEs）。与无辅助的人工审核相比，LLM辅助工作流提升了准确率（F1=0.88 vs 0.77），提高了评估者间一致性（Cohen's kappa = 0.82 vs 0.50），并将平均审核时间缩短约一半。该框架展示了LLM如何应用于跨器官系统的免疫相关毒性识别，并更广泛地实现准确、可扩展且透明的不良事件数据提取。

## 提交历史

来自：Lirit Fuksman [查看邮件 (https://arxiv.org/show-email/e33cc725/2607.20428)] **[v1]** 2026年5月9日 星期六 16:37:49 UTC (829 KB)