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From BERT to generative AI - Comparing encoder-only vs. large language models in a cohort of lung cancer patients for named entity recognition in unstructured medical reports

Journalartikel

Schnelle Fakten

  • Weitere Publizierende

    Kamyar Arzideh, Héctor Allende-Cid, Giulia Baldini, Thomas Hilser, Master of Science Ahmad Idrissi-Yaghir, Katharina Laue, Nilesh Chakraborty, Niclas Doll, Dario Antweiler, Katrin Klug, Niklas Beck, Sven Giesselbach, Felix Nensa, Martin Schuler, René Hosch

  • Veröffentlichung

    • Elsevier (Amsterdam) 2025
  • Publikationszweck

  • Organisationseinheit

  • Fachgebiete

    • Allgemeinmedizin
    • Angewandte Informatik
  • Forschungsstrukturen

    • Medizinische Informatik (MI)
  • Forschungsfeld

    • Informationssysteme
    • Künstliche Intelligenz und Big Data
    • Leben und Wohlergehen - Allgemein

Zitat

K. Arzideh, H. Schäfer, H. Allende-Cid, G. Baldini, T. Hilser, A. Idrissi-Yaghir, K. Laue, N. Chakraborty, N. Doll, D. Antweiler, K. Klug, N. Beck, S. Giesselbach, C. M. Friedrich, F. Nensa, M. Schuler, and R. Hosch, “From BERT to generative AI - Comparing encoder-only vs. large language models in a cohort of lung cancer patients for named entity recognition in unstructured medical reports,” Computers in Biology and Medicine, vol. 195, p. 110665, 2025.

Referenzen

DOI 10.1016/j.compbiomed.2025.110665

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