Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2025 julio; 2025: 1-6. doi: 10.1109/EMBC58623.2025.11254967.

Este estudio explora la aplicación de los LLM en tareas de clasificación inteligente con el objetivo de mejorar la eficiencia y precisión de la clasificación de pacientes, así como optimizar la asignación de recursos sanitarios. Se evaluaron una variedad de LLM en diferentes escenarios de clasificación. Mediante ingeniería rápida, ajuste de parámetros y diseño de flujo de trabajo, se identificaron configuraciones óptimas, lo que aumentó significativamente la precisión de la clasificación. La investigación destaca la importancia de personalizar los LLM para requisitos de atención médica específicos y muestra su potencial para brindar asistencia de clasificación de alta precisión en entornos del mundo real. Los hallazgos indican que los LLM bien diseñados pueden mejorar en gran medida la precisión de la clasificación y adaptarse a diversos escenarios, mejorando en última instancia la atención al paciente y la asignación de recursos. Nuestro código ha sido publicado en GitHub*.

PubMed:41335683 | DOI:10.1109/EMBC58623.2025.11254967