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WisPerMed 在 “出院我!” 中通过大型语言模型、动态专家选择和引导技术在 MIMIC-IV 中推进医疗文本生成
本研究旨在利用最先进的语言模型对 MIMIC-IV 数据集中的 “病历简况” 和 “出院指示” 部分进行自动生成,以减轻临床医生的行政工作负担。我们研究了自动化如何提高文档准确性、缓解临床医生过劳并提升医疗机构的运营效率。在本次 BioNL
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2 months ago
GPT-3.5 能否生成和编码出院小结?
GPT-3.5 在生成和编码医疗文件中的应用进行了调查,以进行数据增强和低资源标签的 ICD-10 编码。
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5 months ago
探索日本最大的多机构健康记录档案中无结构健康记录的最佳粒度提取摘要
该论文旨在探讨医学专业自动文本摘要中的不同单位粒度,病历中的概念应该是如何被提取和组合的,研究发现将医学病历划分为更小的单位可以获得更高的文本摘要的准确性。
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2 years ago
面向临床会诊摘要:从先前的笔记中学习撰写出院摘要
介绍了为临床诊断过程生成出院小结的任务,该任务需要忠实、可追溯,并适用于多个长文档,因此推动了采用提取 - 摘要级联的文本摘要方法。提出了两个新的度量方式:忠诚度和臆断率,补充了流畅度和信息性等现有度量方式。结果显示,支持可追溯性的文本摘要
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3 years ago
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