Automated Detection of Dosing Errors in Clinical Trial Narratives: A Multi-Modal Feature Engineering Approach with LightGBM

Esta pesquisa apresenta um sistema automatizado para detectar erros de dosagem em narrativas de ensaios clínicos, utilizando LightGBM com engenharia de características multi-modal. A abordagem combina NLP tradicional, embeddings semânticos, padrões médicos e pontuações de transformadores para alcançar alta precisão em um conjunto de dados desequilibrado.