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生物医学视觉教学优化与临床医师偏好一致性调整
本文提出了一种数据中心的框架 BioMed-VITAL，将临床医生的偏好纳入到生成和选择生物医学多模式基础模型调整的指导数据的过程中，并通过这种方法获得的指导数据进行调整后的模型在开放式视觉对话和医疗问答中表现出显著改进。
PDF13 days ago
UltraMedical：构建生物医学专业通才
利用高质量手动和合成数据集，本研究在生物医学领域构建了一套专用医学模型，基于 Llama-3 系列进行了精细调优，展示了在各种医学基准测试上的令人惊叹的能力。同时，我们还开发了强大的擅长生物医学和一般奖励基准的奖励模型，进一步增强了生物医学
PDFa month ago
ACL基于知识的跨文档关系抽取
我们提出了一种新颖方法 KXDocRE，在跨文档关系抽取中嵌入了实体的领域知识，相比基准方法具有三个主要优势：1）它将实体的领域知识与文档的文本结合起来；2）它通过生成解释性文本来解释实体之间的预测关系；3）它在性能上优于先前的方法。
PDFa month ago
关于利用生物学问题的大型语言模型的推理能力和可访问性的调查
本文讨论了过去十年在生物医学和大型语言模型方面取得的进展，还讨论了自然语言处理技术和工具如何与生物医学相结合。最后，通过引入一系列新的问题和提示，本文旨在对去年一项调查的结果进行扩展，以 quantifying 大型语言模型的推理能力改进以
PDF2 months ago
DALK：使用科学文献动态协同增强 LLMs 和 KG 来回答关于阿尔茨海默病的问题
利用 DALK，一种 LLM 和 KG 相互增强的动态协同方法，我们将大规模语言模型应用于阿尔茨海默病领域，构建了一个与 AD 相关的知识图谱，并利用知识图谱增强 LLM 的推理能力，实验证明了其有效性。
PDF2 months ago
当关系比概念更能说明问题：用 CoReX 探索和评估分类器的决策
本研究提出了一种基于概念和关系的解释方法（CoReX），用于解释和评估卷积神经网络（CNN）模型，以及支持识别和重新分类错误或模糊分类。
PDF2 months ago
相似性等变图神经网络用于仿生材料的均质化
通过使用图神经网络作为替代模型，我们开发了一种基于机器学习的方法来准确快速地模拟软、多孔的机械变形材料以调节其机械性能，并通过预测全局物理量和模式变换来处理不同的微观结构。
PDF2 months ago
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
PDF3 months ago
训练小型多模态模型以弥合生物医学能力差距：放射学成像的案例研究
利用模块化方法针对医学领域使用开源小型多模态模型来解决大规模基础模型在临床需求中存在的问题，并在放射学成像中展示了 LLaVA-Rad 模型的最新结果和其在报告生成和跨模态检索中的性能优势，成为真实世界临床应用的前景工具。
PDF4 months ago
2023 年健康机器学习研讨会 —— 研究结果追踪
这篇研究论文总结了于 2023 年 12 月 10 日在美国路易斯安那州新奥尔良举行的第三届健康机器学习研讨会（ML4H 2023）所接受的发现论文集，该研讨会面向医疗保健、生物医学和公共卫生等各种与健康相关的领域的相关问题，并通过正式会议
PDF7 months ago
Taiyi: 一个用于多样化生物医学任务的双语精调大型语言模型
通过在不同语言中进行精细调整的 Taiyi 模型，在多样化生物医学任务中表现出卓越性能，包括命名实体识别、关系抽取、文本分类和问答任务。
PDF7 months ago
CARE：从临床文献中提取实验结果
从文献中提取细粒度实验结果可以为科学应用提供巨大效益，而本研究聚焦于生物医学领域，提出了一种新的信息抽取数据集 CARE （临床聚合导向结果抽取），以提取临床发现结果。在该数据集上对多种最先进的信息抽取系统进行了性能评估，结果表明本数据集的
PDF8 months ago
ACL个人化医学中的新兴挑战：评估人口统计学特征对生物医学问答系统的影响
在生物医学领域中，最先进的问答（QA）模型表现出各种社会偏见（如性别或种族），其训练数据中存在类似问题对此进行了解释。然而，迄今为止被忽视的是，在生物医学的关键领域中，由于患者人口统计信息而导致模型输出不合理的变化是存在问题的：这导致了对患
PDF9 months ago
基于图神经网络的单细胞数据方法：最近的综述
图神经网络是通过揭示基因和细胞之间的深层连接来重塑我们对生物医学和疾病的理解。本文总结了过去几年针对单细胞数据量身定制的图神经网络方法，并强调了以图注意力网络为中心的多样化图深度学习架构及其在单细胞数据上的几个目标，包括细胞类型注释、数据整
PDF9 months ago
内镜视频分析的自监督学习
自监督学习 (SSl) 在计算机视觉中取得了重要突破，在生物医学中具有重要作用，特别是在需要高度专业知识的数据注释领域。本研究使用先进的 SSL 框架，即 Masked Siamese Networks (MSNs)，对内窥镜视频分析进行研
PDF10 months ago
PubMed 及其他：生物医学文献搜索的最新进展与最佳实践
本研究调查了 36 种公开可用的工具，提供了有关医学文献搜索功能的全面视角，包括文献搜索、临床研究、基因相关信息、概念之间的关联等。
PDFa year ago
通过帕累托最优自我监督实现大型语言模型的自动校准和误差修正
本文提出了一种 Pareto 最优的自我监督框架，该框架可以利用可用的程序监督来系统地校准 LLM 响应，为每个响应产生风险分数，从而不需要进行任何额外的人工努力。
PDFa year ago
ChatGPT 和大型语言模型在生物医学和健康领域的机遇和挑战
该研究调查了大型语言模型在生物医学和健康领域中的多种应用，包括生物医学信息检索、问答、文本摘要、信息提取和医学教育等，并研究了 LLM 是否具有革新这些任务的能力，发现 LLMs 在生物医学文献生成方面已取得了显著进展，但在其他方面，其进展
PDFa year ago
ACL使用 GPT-3 对医学证据进行总结、简化和综合（成功率不同）
本文使用专业医学人士对 GPT-3 生成的医学文章摘要进行了评估，发现 GPT-3 虽然能够忠实地总结和简化单篇生物医学文章，但在多篇文章发现的证据综合方面存在困难。
PDFa year ago
化学蛋白相互作用提取的端到端模型：更好的标记和基于跨度的流水线策略
本研究通过使用基于跨度的管道方法，在 ChemProt 数据集上获得了新的最先进的 E2ERE（端到端关系提取）性能，结果比先前的最佳结果提高了 $> 4％$，结果表明简单的细粒度标记化方案有助于跨度方法在 E2ERE 中表现优异，特别是对
PDFa year ago