- この研究は、Coronary Artery Disease Reporting and Data System (CAD-RADS™ 2.0)カテゴリの割り当てにおいて、大規模言語モデル（LLM）のChatGPTとDeepSeekの性能を「Few-shot」プロンプティングによって改善できるかどうかを評価したものである。
少数の例に基づくプロンプト手法によるCAD-RADS™ 2.0分類の冠動脈疾患における精度向上
AIによる要点抽出
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