Lightweight Retrieval-Augmented Generation and Large Language Model-Based Modeling for Scalable Patient-Trial Matching

Este trabajo presenta un marco ligero para la coincidencia escalable de pacientes con ensayos clínicos, abordando los desafíos de los registros de salud electrónicos largos y complejos. Combina la generación aumentada por recuperación (RAG) para identificar segmentos relevantes de EHR con grandes modelos de lenguaje (LLMs) para codificar estos segmentos en representaciones informativas.