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在沟通性医疗辅导中对大型语言模型进行基准测试：一种新的系统和数据集
通过聊天对话系统，结合自然语言处理技术，开发出了一个医学交流技能辅导平台，有效帮助医学学习者提高沟通能力，并对比了使用不同的语言模型的效果。
PDF5 months ago
白内障患者专家辅助聊天机器人
通过大型语言模型（LLMs）提供有经验支持的健康信息，我们提出了 CataractBot，一个与印度一家三级眼科医院合作开发的专家参与聊天机器人，能够即时回答白内障手术相关问题，并异步提供经过专家验证的回答。在包含 49 位参与者的实地部
PDF5 months ago
医疗保健中多模态机器学习方法综述
综述了在医疗保健领域中的多模态机器学习方法，包括使用各种数据模态进行临床诊断、融合技术、多模态数据集和训练策略的评估。
PDF5 months ago
电子健康记录预测建模的最新进展
对基于电子健康记录数据的深度学习预测模型的最新进展进行系统综述，并讨论了预测建模在医疗保健中的挑战、基准和工具，以及未来研究的方向。
PDF5 months ago
系统评估 AI/ML 辅助连接的医疗系统的安全风险
通过案例研究，我们展示了对一种机器学习血糖监测系统进行攻击的方法，并指出这种使用机器学习的医疗系统存在的安全风险需要采用新的风险分析方法进行评估。
PDF5 months ago
对西班牙临床文本进行症状识别的精调大型语言模型
通过使用大规模语言模型与数据结合，本研究参与了一个在西班牙医学文档中检测症状、体征和发现的任务，旨在准确识别临床报告中的症状，并在医疗保健、生物医学自然语言处理领域发挥重要作用，为临床决策支持系统的开发和医疗专业人员的诊断和治疗规划提供帮助
PDF5 months ago
我能相信我的伪造数据吗 -- 用于医疗领域合成表格数据的全面质量评估框架
通过综合文献回顾和团队经验，我们提出了一个概念性框架，以保证合成数据在医疗人工智能应用中的质量，并扩展了普遍质量维度，包括公平性和碳足迹，并提出了支持实际应用所必需的阶段，通过增加透明度和减少安全风险来增强对合成数据的信任，以加速可信任的医
PDF5 months ago
物联网健康中的生成式人工智能驱动人体数字仿真：一项综合调查
物联网、医疗、人类数字孪生、生成式人工智能、物联网医疗是研究的关键词，本文重点介绍了生成式人工智能驱动的人类数字孪生在物联网医疗领域的应用和实现方法，包括数据获取、通信、管理、数字建模和数据分析等方面，以及个性化健康监测、诊断、处方和康复等
PDF5 months ago
基于重新设计的自训练的半监督语义分割之白细胞
通过引入 FixMatch 的自训练流程，以解决白血细胞（WBC）分割的大规模标记数据集缺乏和过时分割方法等挑战，本研究提出了一种半监督学习框架。通过在 DeepLab-V3 架构和 ResNet-50 上实现自我训练方案的一致性，我们在
PDF6 months ago
医疗领域通用 AI 头像
最近在机器学习和自然语言处理方面的进展使得人工智能（AI）作为医疗行业中的有价值工具迅速发展起来。使用大型语言模型（LLMs）作为会话代理或聊天机器人有潜力帮助医生诊断患者、检测疾病的早期症状并为患者提供健康建议。本文重点探讨聊天机器人在医
PDF6 months ago
口语文本中的实体识别
我们研究了基于 BERT 模型的多种训练策略，旨在从口语化文本中识别出医疗领域的症状，并通过一系列实验发现了与这些训练策略相关的模型行为模式，提出了有效识别口语化文本中实体的训练策略设计原则。
PDF6 months ago
Physio: 一种基于 LLM 的物理治疗顾问
本文介绍了一种名为 Physio 的基于聊天的应用程序，它可以进行初步诊断并引用可靠的健康来源来支持所提供的信息。此外，Physio 还可以借助外部知识数据库为症状缓解推荐康复锻炼和非处方药。通过结合这些功能，Physio 可以利用语言处理
PDF6 months ago
MedSumm: 一种多模态方法来对混编印地语 - 英语临床查询进行摘要
在医疗卫生领域，对患者所提出的医学问题进行概括对于改善医患交流及医疗决策至关重要。然而，当前该领域的研究主要集中在基于文本的方法上，忽视了视觉线索的整合。这项工作在资源匮乏的环境中引入了多模态医学问题概括的任务，针对印度 - 英语代码混合的
PDF6 months ago
冻结骨干网络：一种参数高效的对比学习方法用于稳健的医疗视觉 - 语言预训练
现代医疗常常使用放射影像和文字报告进行诊断，鼓励使用大型预训练模型进行视觉 - 语言自监督学习 (VL-SSL) 以学习多功能的医学视觉表示。然而，大部分现有的 VL-SSL 框架都是端到端训练的，计算成本高，并且可能丢失预训练编码器中嵌入
PDF6 months ago
连接医疗设备的多变量时间序列聚类模型的比较研究
在医疗保健领域，通过收集多变量时间序列的患者数据，可以全面了解患者的健康状况。在缺少标签的情况下，可以利用预测模型预测未来值，并且形成潜在的聚类空间。我们比较了两种模型（M AGMAC LUST 和 DGM2），通过使用 Withing 的
PDF6 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
英国医疗领域的人工智能研究中的多学科数据工作实践
多学科合作的人工智能（AI）工具在医疗保健领域的发展是一个跨学科的努力，需要数据科学家、临床医生、患者和其他学科共同参与。通过对大型研究合作中 13 个半结构化访谈的归纳主题分析，我们的发现表明多学科合作严重影响着工作实践。参与者面临学习其
PDF7 months ago
医疗保险可解释成本预测的机器学习
本文研究了在医疗保健领域中应用预测建模以提高保险公司生产力和效率的潜力，通过使用三种基于回归的集成机器学习模型（Extreme Gradient Boosting、梯度提升机和随机森林）对医疗保险费用进行预测，并采用可解释的人工智能方法来发
PDF7 months ago
ALPHA: 异常生理健康评估利用大型语言模型
本研究旨在评估大型语言模型（LLMs）在医疗保健中的功效，特别关注它们在个人异常健康监测中的应用。我们的研究主要调查了 LLMs 在解释和分析来自 FDA 批准设备获取的生理数据方面的能力。我们在模拟低气压平台环境中进行了广泛的分析，评估了
PDF8 months ago
ChatGPT 与后验概率
ChatGPT 通过使用提示工程，展示了在医疗诊断推理中其对贝叶斯规则的运用能力，同时讨论了如何减少错误数量以及对大型语言模型的新研究方向的启示。
PDF8 months ago