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机器学习算法在代谢性肥胖手术术后成功率分类中的应用：一项全面的研究
代谢性肥胖手术属于肥胖症患者和相关健康问题的重要干预措施，通过一种新颖的机器学习方法对患者进行分类，研究揭示了不同模型和变量类型的有效性，为优化治疗策略提供了洞察力。
PDF3 months ago
当眼动追踪遇上机器学习：医学图像分析中的应用综述
利用眼球追踪技术提取医学图像中有意义的特征和洞察力，以改进医疗诊断的方法。通过整合人类认知和人工智能发展，将眼球追踪数据与机器学习和深度学习方法相结合，提高医学图像分析的准确性和效率。该系统性综述研究着眼于探索通过眼球追踪应用和方法来增强医
PDF4 months ago
大型语言模型在即时自适应干预中的非理性有效性：促进前瞻性心脏康复环境下的体育活动
利用大型语言模型（LLMs）实现及个性化即时自适应干预（JITAIs）在数字健康中的可行性进行了探索。这项研究表明 LLMs 在实施 JITAIs 方面具有重要潜力，可以作为个性化或 “精准” 健康的基础模块，提供可扩展性、基于机会抽样信息
PDF5 months ago
揭示和量化大型语言模型在医学报告生成中的种族偏见
大型语言模型在医疗专业人员中具有潜力，但在训练过程中可能意外地继承偏见，可能会影响其在医学应用中的实用性。通过定性和定量分析，我们发现这些模型倾向于为白人群体投射更高的费用和较长的住院时间，并在具有更高生存率的具有挑战性的医疗场景中表现出乐
PDF5 months ago
将医疗团队沟通与患者结果相连接的视觉分析设计
这篇论文介绍了一个视觉分析系统，用于研究以电子病历系统为媒介的时间性通信网络的有效性和效率，并通过将网络指标与患者生存结果关联来制定有效性指标。同时，该系统还通过提取电子病历访问的延迟和频率来分析通信效率，并使用信息流图编码延迟和频率，以帮
PDF6 months ago
MedGen: 用于医疗文本处理的 Python 自然语言处理工具包
MedGen 是一个专为医学文本处理设计的全面自然语言处理（NLP）工具包，面向生物医学研究人员和医疗专业人员，提供易于使用的、一体化的解决方案，不需要编程专业知识。它包括生成功能、基本 NLP 功能和查询搜索功能，同时提供了领域特定的语言
PDF7 months ago
ANNCRIPS: 癌症研究中的人工神经网络应用于预测与生存分析
通过使用人工神经网络的智能数学模型进行早期检测，该研究论文的主要目标是提出一种新颖的数学模型来增强前列腺癌的早期检测，从而帮助医护人员及时干预，减少误诊率，并为患者提供更好的治疗结果。未来的长期目标是将这个解决方案广泛应用于各种筛查中心、医
PDF9 months ago
XAI Renaissance: 重新定义医学诊断模型中的可解释性
本综述论文探讨了在可解释人工智能（XAI）领域中，用于革新医学诊断模型的革新性方法和方法论。通过揭示潜在的决策过程，XAI 技术使得医疗保健专业人员理解、信任和有效利用这些模型进行准确和可靠的医疗诊断。文章强调了 XAI 在医疗诊断方面取得
PDFa year ago
利用语言模型推进医学影像学：从 N-grams 到 ChatGPT 的旅程
该研究综述了语言模型在医学成像领域中的应用，重点介绍了不同应用，如图像字幕、报告生成、报告分类、查找提取、视觉问答、可解释性诊断等，并探讨了语言模型在医学影像分析中的潜在优点，包括提高临床工作流程效率、降低诊断错误、协助医疗保健专业人员提供
PDFa year ago
探究医疗文本到 SQL 模型和数据集的泛化能力
通过在医疗文本转 SQL 数据集上创建新的数据集，研究人员展示了当前自然语言处理模型在医疗领域的性能稳定性有待提高，并提出了一种新的数据增强方法来改善这个问题。
PDFa year ago
评估 AI 模型与医疗保健专业人员之间的沟通差距：可解释性、实用性和信任的 AI 驱动临床决策
本文提供了一个实用的评估框架，用于可解释机器学习模型对于临床决策支持的贡献。研究揭示了 ML 解释模型的更加细致的作用，以及将其实用地嵌入临床背景的方法。该研究发现，尽管医疗保健专业人员普遍对解释持有积极态度，但对于一定比例的参与者来说，
PDF2 years ago