arXiv:2611.10502v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) can structure clinical datasets, but extraction error must be distinguished from discordance in the underlying data. From a real-world cohort of 1{,}045 patients undergoing coronary CT angiography (CCTA), we evaluated whether LLM uncertainty during vessel-level coronary artery disease (CAD) stenosis extraction could identify extraction failure and clinical discordance. References were expert CCTA annotations (253 patients) and subsequent invasive coronary angiography (ICA; 729 patients). We quantify extraction failure
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月11日 · 原文日期：2026年11月10日
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