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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Carl, Nicolas [VerfasserIn]   i
 Schramm, Franziska [VerfasserIn]   i
 Haggenmüller, Sarah [VerfasserIn]   i
 Kather, Jakob Nikolas [VerfasserIn]   i
 Hetz, Martin J. [VerfasserIn]   i
 Wies, Christoph [VerfasserIn]   i
 Michel, Maurice Stephan [VerfasserIn]   i
 Wessels, Frederik [VerfasserIn]   i
 Brinker, Titus Josef [VerfasserIn]   i
Titel:Large language model use in clinical oncology
Verf.angabe:Nicolas Carl, Franziska Schramm, Sarah Haggenmüller, Jakob Nikolas Kather, Martin J. Hetz, Christoph Wies, Maurice Stephan Michel, Frederik Wessels & Titus J. Brinker
E-Jahr:2024
Jahr:23 October 2024
Umfang:17 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Gesehen am 07.04.2025
Titel Quelle:Enthalten in: npj precision oncology
Ort Quelle:[London] : Springer Nature, 2017
Jahr Quelle:2024
Band/Heft Quelle:8(2024), Seite 1-17
ISSN Quelle:2397-768X
Abstract:Large language models (LLMs) are undergoing intensive research for various healthcare domains. This systematic review and meta-analysis assesses current applications, methodologies, and the performance of LLMs in clinical oncology. A mixed-methods approach was used to extract, summarize, and compare methodological approaches and outcomes. This review includes 34 studies. LLMs are primarily evaluated on their ability to answer oncologic questions across various domains. The meta-analysis highlights a significant performance variance, influenced by diverse methodologies and evaluation criteria. Furthermore, differences in inherent model capabilities, prompting strategies, and oncological subdomains contribute to heterogeneity. The lack of use of standardized and LLM-specific reporting protocols leads to methodological disparities, which must be addressed to ensure comparability in LLM research and ultimately leverage the reliable integration of LLM technologies into clinical practice.
DOI:doi:10.1038/s41698-024-00733-4
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kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.1038/s41698-024-00733-4
 kostenfrei: Volltext: https://www.nature.com/articles/s41698-024-00733-4
 DOI: https://doi.org/10.1038/s41698-024-00733-4
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Cancer
 Mathematics and computing
K10plus-PPN:1921633298
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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