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研究团队提出临床试验标准修订框架RECITE
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AI 综述
2026年11月2日，研究团队在 arXiv 发布成果，提出用于自动化发现、提取并执行基于文本证据的临床试验入组标准修订框架 RECITE。为支撑该框架的研究与评测，团队构建了一个涵盖 5,735 项试验和 11,913 个样本的数据集，并在其中的 3,116 个样本上测试了 15 种大语言模型（LLM）配置。在经过专家验证的评测中，按 0 至 4 分制计，表现最佳的开源模型 Gemma 2 9B 获得 3.0±0.9 分，闭源模型 GPT-4o 获得 3.0±0.8 分。
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最新进展11月2日 13:00
研究团队发布RECITE框架，评测显示Gemma 2 9B与GPT-4o在标准修订中均获3.0分。报道时间线
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11月2日
- arXiv cs.AIRECITE：结合文本证据修订临床试验入组标准
研究团队提出 RECITE 框架，用于自动化发现、提取并执行基于文本证据的临床试验入组标准修订。该研究构建了涵盖 5,735 项试验、11,913 个样本的数据集，并在 3,116 个样本上评测了 15 种 LLM 配置。在专家验证的评测中，最佳开源模型 Gemma 2 9B 与闭源模型 GPT-4o 在 0-4 分制下分别获得 3.0±0.9 与 3.0±0.8 分。
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