研究：更丰富的数据库上下文提升大模型生成电子病历表型算法质量

一项预印本研究评估了大语言模型生成2型糖尿病表型SQL的效果，以及数据库实现上下文的影响。据作者称，八个公开可用的基于大模型的系统在逐步丰富的提示下生成SQL，所用数据为基于OMOP模型的合成数据与北卡罗来纳大学（UNC）健康电子病历数据，输出结果与eMERGE 2型糖尿病参考表型按SQL可执行性、F1、阳性预测值和召回率进行比较。结果显示，上下文有限时，合成数据输出中可无修改执行的比例不足55%，UNC电子病历输出则无一可执行；提供详细代码本（L3）后，可执行性在合成OMOP数据中升至81.3%，在UNC电子病历中达到100%；加入样本行（L4）后，合成数据可执行性升至100%。上下文有限时召回率最低为0.01，高上下文输出在合成数据L4下召回率不低于0.99，在UNC L3下高于0.90，但UNC的阳性预测值仍明显低于召回率。在最高可用上下文水平下，Beta F1在…