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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

Verfügbarkeit
Standort: ---
Exemplare: ---
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 Online-Ressource
Verfasst von:Woźnicki, Piotr [VerfasserIn]   i
 Laqua, Caroline [VerfasserIn]   i
 Fiku, Ina [VerfasserIn]   i
 Hekalo, Amar [VerfasserIn]   i
 Truhn, Daniel [VerfasserIn]   i
 Engelhardt, Sandy [VerfasserIn]   i
 Kather, Jakob Nikolas [VerfasserIn]   i
 Försch, Sebastian [VerfasserIn]   i
 D’Antonoli, Tugba Akinci [VerfasserIn]   i
 Pinto dos Santos, Daniel [VerfasserIn]   i
 Baeßler, Bettina [VerfasserIn]   i
 Laqua, Fabian Christopher [VerfasserIn]   i
Titel:Automatic structuring of radiology reports with on-premise open-source large language models
Verf.angabe:Piotr Woźnicki, Caroline Laqua, Ina Fiku, Amar Hekalo, Daniel Truhn, Sandy Engelhardt, Jakob Kather, Sebastian Foersch, Tugba Akinci D’Antonoli, Daniel Pinto dos Santos, Bettina Baeßler and Fabian Christopher Laqua
Jahr:2025
Umfang:12 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Online veröffentlicht: 10. Oktober 2024 ; Gesehen am 03.04.2025
Titel Quelle:Enthalten in: European radiology
Ort Quelle:Berlin : Springer, 1991
Jahr Quelle:2025
Band/Heft Quelle:35(2025), 4, Seite 2018-2029
ISSN Quelle:1432-1084
 1613-3757
Abstract:Structured reporting enhances comparability, readability, and content detail. Large language models (LLMs) could convert free text into structured data without disrupting radiologists’ reporting workflow. This study evaluated an on-premise, privacy-preserving LLM for automatically structuring free-text radiology reports.
DOI:doi:10.1007/s00330-024-11074-y
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kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.1007/s00330-024-11074-y
 kostenfrei: Volltext: https://link.springer.com/article/10.1007/s00330-024-11074-y
 DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-024-11074-y
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Chest radiography
 Large language models
 Structured reporting
K10plus-PPN:1921340754
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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