大语言模型利用电子健康记录中识别健康的社会决定因素 背景及研究动机 健康社会决定因素（Social Determinants of Health, SDOH）对患者的健康结果具有重要影响。然而，在电子健康记录（EHR）结构化数据中，这些因素的记录往往不完整或缺失。大语言模型（Large Language Models, LLMs）有望从EHR的叙述性文本中高通量提取SDOH，以支持研究和临床护理。然而，类别不平衡和数据限制为这种稀疏记录的关键信息带来了挑战。本文旨在探讨使用LLMs从EHR叙述性文本中提取六种SDOH类别（就业、住房、交通、父母身份、关系和社会支持）的最佳方法。 研究来源 这项研究由Harvard Medical School的Mass General Brigham人工智能...