यह शोधपत्र स्वास्थ्य सेवा डेटा के समय-श्रृंखला विश्लेषण हेतु बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग करके समय के साथ रोगी रिकॉर्ड (केस रिपोर्ट) से नैदानिक निष्कर्षों को निकालने और उन पर टिप्पणी करने की एक प्रक्रिया प्रस्तुत करता है। हमने पबमेड ओपन एक्सेस (पीएमओए) उपसमूह से 2,139 सेप्सिस (सेप्सिस-3) रोगी रिकॉर्ड का एक टेक्स्ट समय-श्रृंखला कोष तैयार किया है और I2B2/MIMIC-IV डेटासेट के साथ तुलना करके इस प्रणाली का सत्यापन किया है। O1-प्रीव्यू और लामा 3.3 70B इंस्ट्रक्ट मॉडल का उपयोग करते हुए, हम एक उच्च घटना मिलान दर (~0.75) और प्रबल अनुरूपता (~0.93) प्रदर्शित करते हैं। हालाँकि, हम समय-समय पर पुनर्निर्माण में एलएलएम की सीमाओं पर प्रकाश डालते हैं, और बहुविध एकीकरण के माध्यम से संभावित सुधारों का सुझाव देते हैं।
