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NoteChat: 临床笔记为条件的合成医患对话数据集
医生在每次患者访问后撰写的详细临床记录对医生和研究人员至关重要。利用语言模型自动化创建这些记录可以减轻医生的工作负担。本文介绍了 NoteChat，一个利用大型语言模型生成基于临床记录的合成医患对话的协作多代理框架。NoteChat 包括规
PDF8 months ago
PULSAR 在 MEDIQA-Sum 2023 的表现：大型语言模型与合成对话技术协作，将患者对话转换为医疗记录
本文介绍了我们在 ImageClef 2023 MediQA-Sum 任务中提交的系统 PULSAR，用于将患者与医生的对话总结为临床记录。我们的方法主要依赖于领域特定的预训练和数据增强，并利用黑匣子 LLM 生成的合成数据来训练一个专业化
PDFa year ago
电子病历信息利用的 NLP 解决方案，促进医院护理决策效率提升
研究开发了一种技术解决方案，通过机器学习自动识别临床记录中的属性，使患者历史记录更全面，提高了临床决策的效率。
PDF2 years ago
COLING神经网络时间关系分类的词级损失扩展
本文介绍了一种利用无标签文本数据的无监督预训练词向量，通过加入未监督辅助损失（unsupervised auxiliary loss）来扩展分类模型的任务损失，确保学习到的词表示包含了从监督损失组件中学到的 task-specific 特征
PDF6 years ago
COLING双向 LSTM-CRF 用于临床概念提取
本文提出了一种基于循环神经网络和通用词嵌入初始化的的概念抽取方法，通过 2010 i2b2/VA 参考语料库的实验结果表明，该方法胜过当前所有最新的方法，并且在 2010 i2b2/VA 挑战赛中的最佳战绩中名列前茅。
PDF8 years ago
COLING用于临床概念提取的双向 LSTM-CRF 模型
本文采用双向 LSTM 和 CRF 解码结合通用词嵌入抽取患者临床记录中的概念，以达到与排名前列的系统相媲美的 2010 年 i2b2 / VA 基准标准语料库实验结果。
PDF8 years ago