Jun, 2024

利用生成模型提升临床文档的质量

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TL;DR通过合成数据生成技术来提升临床文档编制的方法，生成高质量的合成文本以准确和高效地改善现有的文档工作流程，进而改善病患护理、减少行政负担和提高医疗系统效率。
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发现论文，激发创造
  • 多种医学模态下的合成数据生成人工智能：最新发展及挑战的系统综述

    本研究综述了生成模型在合成各种医学数据类型方面的广泛应用，探索了合成应用、生成技术和评估方法等方面的见解，强调了医学数据的唯一性和临床应用的需求。同时，研究也揭示了医学图像评估方法的不足之处，呼吁进行深入评估、基准测试和比较研究以促进开放和合作。

    Jun, 2024

  • 通过语言模型生成的合成临床数据提高临床 NLP 性能

    利用生成模型生成的合成数据，本研究探讨了利用合成数据提高临床自然语言处理性能的方法。结果显示在这个高风险领域中有可行的应用前景。

    Mar, 2024

  • 在医疗领域利用生成式人工智能模型进行合成数据生成：平衡研究和隐私

    本文探讨使用生成式 AI 模型，如 GAN 和 VAE，为研究和培训创建逼真的匿名患者数据，以及在医疗保健中应用合成数据的益处、挑战和未来研究方向。

    May, 2023

  • 基于神经语言模型的可共享合成临床记录自动生成技术的研究

    研究使用生成模型生成合成临床笔记，以更好地保护患者隐私并促进临床 NLP 模型的开发。

    May, 2019

  • 合성医学影像的质量如何？肺部超声的实证研究

    通过使用生成模型中的合成训练数据，本研究提出了一个全面框架，以提高医学图像分析的模型开发效果，同时解决数据稀缺、数据不平衡和患者隐私问题。通过在各种规模的数据集上进行测试，我们展示了生成模型作为数据增广方法的优势，以及通过敌对方法保护患者隐私以及使用实际留存数据进行模型测试的新型性能指标。我们证明了使用合成数据和真实数据进行训练优于仅使用真实数据进行训练，并且仅使用合成数据进行训练的模型接近仅使用真实数据进行训练的模型。

    Oct, 2023

  • 利用人类反馈将合成医学图像与临床知识对齐

    该研究提出一种 “病理学家在环路中” 的框架，通过人工专家的反馈，将临床知识注入扩散模型，从而生成具有临床可信度的合成医学影像。

    Jun, 2023

  • 智能临床文书：利用生成式人工智能进行以患者为中心的临床笔记生成

    综合临床记录，生成式人工智能（AI），自然语言处理（NLP），自动语音识别（ASR）和医疗保健环境是本研究的关键词。研究发现生成式 AI 有潜力改变临床记录实践，减轻行政负担，使医疗保健专业人士更专注于直接病人护理。

    May, 2024

  • 保护和扩展 —— 使用 GAN 生成时间序列医疗记录的合成数据

    通过比较各种使用生成对抗网络的合成数据生成模型，研究证明了隐私保护生成对抗网络（PPGAN）模型在保护隐私的同时保持了可接受的生成数据质量，为将来医疗应用提供更好的数据保护。

    Feb, 2024

  • 用于患者预后预测的文本数据增强

    本文研究提出一种新的文本数据增强方法，利用 GPT-2 生成病人电子病历中的临床记录作为额外的训练数据，用于预测病人的不良预后，实验证明了该数据增强方法的有效性。

    Nov, 2022

  • 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