Bài báo này trình bày một quy trình trích xuất và chú thích các phát hiện lâm sàng từ hồ sơ bệnh nhân (báo cáo ca bệnh) theo thời gian bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) để phân tích chuỗi thời gian dữ liệu chăm sóc sức khỏe. Chúng tôi xây dựng một kho dữ liệu chuỗi thời gian văn bản gồm 2.139 hồ sơ bệnh nhân nhiễm trùng huyết (Sepsis-3) từ tập con Truy cập Mở PubMed (PMOA) và xác thực hệ thống thông qua so sánh với tập dữ liệu I2B2/MIMIC-IV. Sử dụng mô hình O1-preview và Llama 3.3 70B Instruct, chúng tôi chứng minh tỷ lệ khớp sự kiện cao (~0,75) và độ nhất quán cao (~0,93). Tuy nhiên, chúng tôi nhấn mạnh những hạn chế của LLM trong tái tạo thời gian, gợi ý những cải tiến tiềm năng thông qua tích hợp đa phương thức.
