- 目的は、データ主権や計算コストの制約下でローカル展開可能な小型オープンソース大規模言語モデル（LLM）を、Low‑Rank Adaptation（LoRA）微調整とターゲット化されたプロンプト設計により周術期合併症検出で専門家レベルに高めうるかを評価することだ。
周術期合併症検出・重症度評価におけるプロンプト工学とLoRA微調整オープンソースLLMの二施設検証
AIによる要点抽出
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