Grosse Sprachmodelle zur Erschliessung und Evidenzsynthese der wachsenden medizinischen Literatur (MedLitGrasp)

Die medizinische Literatur wächst schneller, als Fachpersonen sie systematisch überblicken können. Das Projekt nutzt grosse Sprachmodelle, um relevante Studien gezielt zu finden, zu strukturieren und evidenzbasiert zusammenzufassen. Transparent, nachvollziehbar und für konkrete klinische Fragestellungen nutzbar.

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Beschreibung

Die Menge medizinischer Publikationen nimmt rasant zu; dadurch wird es zunehmend schwierig, aktuelle Evidenz effizient zu finden und in Entscheidungsprozesse zu überführen.

Ziel des Projekts ist es, mit grossen Sprachmodellen die Recherche, Extraktion und Synthese wissenschaftlicher Ergebnisse zu unterstützen und in reproduzierbaren Workflows bereitzustellen.

Vorgehen:

Aufbau einer Pipeline zur Literaturaufnahme und -aufbereitung,
automatisierte Identifikation relevanter Arbeiten,
strukturierte Extraktion zentraler Aussagen (z. B. Population, Intervention, Outcome) sowie
erzeugte, zitiergestützte Zusammenfassungen mit Qualitäts- und Plausibilitätschecks.

Die Resultate werden anhand definierter Use Cases evaluiert und iterativ verbessert.