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OncoPT adapta modelos de contexto largo a informes oncológicos
Moffitt y la Universidad del Sur de Florida publican un estudio sobre modelos especializados para estructurar información tumoral dentro del hospital
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Lo esencial
- Moffitt y la Universidad del Sur de Florida publican un estudio sobre modelos especializados para estructurar información tumoral dentro del hospital
- La comparación pública utiliza 20 informes; la principal documentación oncológica procede de un centro y no se comparte.
Extracción especializada en el hospital
Un equipo de Moffitt Cancer Center y la Universidad del Sur de Florida publicó el estudio de OncoPT, dos modelos basados en Longformer y BigBird que procesan informes de hasta 4.096 tokens. El trabajo adapta esas arquitecturas a documentación oncológica para extraer características como localización, histología, grado, estadio y lateralidad, con ejecución prevista dentro del hospital.
Las tareas difíciles siguen abiertas
Los autores evaluaron informes de cáncer de mama y gástrico y compararon con GPT-4o y o1 en 20 informes públicos de CORAL. Los resultados variaron según la tarea; o1 superó al modelo principal en clasificación del grado. La investigación también encontró dificultades con tumores múltiples, metástasis y categorías poco frecuentes. El corpus oncológico procede de un solo centro y permanece privado; el artículo promete publicar el código, sin acreditar su disponibilidad en esa fecha.