研究团队提出RECITE框架以自动化修订临床试验标准
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2026年11月，研究人员提出RECITE框架，用于自动化发现、提取并实施基于文本证据的临床试验入选标准修订。研究团队同步构建了涵盖5,735项临床试验、共计11,913个实例的数据集。在针对3,116个样本开展的基准评测中，开源模型与闭源模型均展现出相应的修订能力：在0至4分的评分量表上，表现最佳的开源模型Gemma 2 9B获得3.0±0.9分，表现最佳的闭源模型GPT-4o获得3.0±0.8分。
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- arXiv 人工智能RECITE：结合文本证据修订临床试验入选标准
研究人员提出 RECITE 框架，用于自动化发现、提取并实施基于证据的临床试验入选标准修订，并构建了涵盖 5,735 项试验共 11,913 个实例的数据集。在 3,116 个样本的基准测试中，最佳开源模型 Gemma 2 9B 在 0-4 分量表上取得 3.0±0.9 分，最佳闭源模型 GPT-4o 达到 3.0±0.8 分。
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