May, 2024

GAMedX: 基于大型语言模型的生成式医疗实体数据提取器

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TL;DRGAMedX 是一种利用大型语言模型的命名实体识别方法，通过整合开源的语言模型和用于结构化输出的 Pydantic 架构，解决了处理非结构化医疗文本的显著挑战，提高了数据提取的效率和准确性，并为自动化填写非结构化数据的问题提供了可扩展的、经济有效的解决方案。
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发现论文，激发创造
  • 生物医学中的 LLMs：临床命名实体识别研究

    该研究探讨了大型语言模型在医学领域中的应用，通过策略性地选择和设计提示语，增强模型在命名实体识别任务中的性能，并结合外部资源通过提示策略填补医学命名实体识别领域中的专业需求与通用语言模型之间的差距，最终提出的方法能够提高大型语言模型在医学命名实体识别任务中的 F1 分数。

    Apr, 2024

  • 生成型大型语言模型是循证医学的自主实践者

    通过使用人工智能的生成式大型语言模型，可以使其作为自主的循证医学的从业者，通过工具的使用与真实世界的医疗系统进行交互，并以符合指南的方式执行患者管理任务，这有可能通过进一步的改进来推动医疗的转型。

    Jan, 2024

  • 将医学知识图谱结合到大型语言模型中用于诊断预测

    通过结合医学知识图谱和新颖的图模型 Dr.Knows，我们提出一种创新的方法来提高大型语言模型在自动诊断生成领域的能力，从而消除预训练的需要，提高自动诊断生成的准确性。

    Aug, 2023

  • 合成电子病历文本生成

    该研究提出了一种基于机器学习和自然语言处理的方法，叫做 mtGAN，用于生成电子病历文本数据，以解决医疗数据难以获得、保密性高的问题，并在中文电子病历文本数据集上进行了评估，取得了一定的成果。

    Dec, 2018

  • 大型语言模型的临床文档动态问答

    利用大型语言模型 (LLMs) 对临床记录进行动态问答的自然语言接口引入了一种新的方法。我们的聊天机器人通过 Langchain 和基于变压器的 LLMs 实现，允许用户用自然语言查询并从临床记录中获得相关答案。经过利用各种嵌入模型和先进的 LLMs 的实验表明，Wizard Vicuna 具有更高的准确性，尽管计算需求较高。模型优化，包括重量量化，使延迟时间提高了约 48 倍。有希望的结果表明，充分利用临床记录的价值和推进基于 AI 的临床决策的发展还面临一些挑战，如模型幻觉和有限的多样化医疗案例评估。解决这些差距对于释放临床记录的价值和推进基于 AI 的临床决策具有重要意义。

    Jan, 2024

  • 低语言模型 (Synthetic Data Generation of LLMs) 是否有助于临床文本挖掘？

    本研究旨在探究将 ChatGPT 应用于临床文本挖掘中，针对生物命名实体识别和关系抽取，我们提出了一种基于生成大量合成数据进行本地模型微调的训练范式。结果表明，这种方法显著提高了下游任务的性能，同时缓解了数据隐私问题。

    Mar, 2023

  • 运用外部知识激发大型语言模型在生物医学命名实体识别中的应用

    通过将大型语言模型（LLMs）应用于生物医学命名实体识别（NER）任务，将 NER 任务分解为实体跨度提取和实体类型确定两个步骤，同时注入实体知识以解决 LLM 在预测实体类别时缺乏领域知识的问题，实验证明了我们的两步 BioNER 方法相对于之前的少样本 LLM 基线在性能上有显著提高，而引入外部知识则显著增强了实体类别确定性能。

    Sep, 2023

  • 从生物医学文献中进行意图识别和实体提取

    通过全面的实证评估，我们表明在生物医学文本中，受监督的微调方法仍然相关且比通用性的大型语言模型更有效，如 PubMedBERT 可以仅凭 5 个受监督示例就能在命名实体识别任务上超过 ChatGPT。

    Apr, 2024

  • 大型语言模型中的检索增强生成的开发与测试 -- 一份案例研究报告

    大型语言模型（LLMs）在医疗应用中具有重要潜力，而检索增强生成（RAG）被认为是一种有前景的方法来定制 LLMs 中的领域知识。该研究通过开发和评估一个专门针对医疗保健领域、特别关注术前医学的 LLM-RAG 流程，验证了其可行性。

    Jan, 2024

  • 医学研究与健康保健的生成式大型语言模型研究

    本文使用 2770 亿行混合临床和英文文本的 GPT-3 架构，开发了一种名为 GatorTronGPT 的临床生成 LLM，以提高医学研究的生物医学自然语言处理。通过使用 GatorTronGPT 训练的合成自然语言处理模型的生成文本，性能优于使用现实临床文本训练的模型。在医生的图灵测试中，医生不能区分 GatorTronGPT 所生成的文本和人类所生成的文本。该研究为 LLMs 在医学研究和医疗保健中的机遇和挑战提供了深入的见解。

    May, 2023