利用大语言模型增强患者报告结局测量：EQ-5D-5L及附加项应用

Utilizing Large Language Models to Enhance Patient-Reported Outcome Measures: Application to the EQ-5D-5L and Bolt-ons

发布于 2026/7/31 11:08:02（北京时间）

研究论文Health Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeDOI: 10.1016/j.jval.2026.06.021

作者：Jan M. Heijdra Suasnabar、Marieke Van Buchem、Mathieu F. Jansen、Aureliano Finch、Brendan Mulhern、Marco Spruit、M.Elske van den Akker-van Marle

单位：Leiden University Medical Center；Erasmus University Rotterdam；EuroQol Research Foundation；University of Technology Sydney；Leiden University

摘要

2026年7月18日，《Value in Health》在线发表一项研究，探讨利用大语言模型（LLM）增强患者报告结局（PRO）测量，以EQ-5D-5L及附加项为例。研究由Jan M. Heijdra Suasnabar等学者完成，旨在评估LLM在改善PRO工具应用中的潜力，可能涉及自动编码或解释患者反馈。该研究为PRO数据收集与分析提供了新思路。

AI 主编 · 推荐理由推荐理由

对药企临床结局评估和真实世界证据生成有前瞻性影响，建议关注LLM在PRO测量中的应用趋势，评估其合规性与科学性，以优化患者报告数据的利用。

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