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MedCare: 通过解耦临床对齐和知识聚合推进医学课程主任
通过渐进式微调流程，提出了一种基于知识聚合器和噪声聚合器的两阶段方法来解决医学领域中复杂多样的任务，并设计了 MedCare 医学 LLM 模型，在 20 多个医学任务以及特定医学对齐任务上取得了最先进的成果。
PDF7 days ago
临床实验室：在真实世界中协调多部门临床诊断代理
LLMs 在医学领域中面临精度和可靠性要求严苛的挑战，现有临床评估基准存在诸多限制，为解决这些限制，我们介绍了 ClinicalLab，它包括基于真实病例的 ClinicalBench 评估基准以及用于评估 LLMs 效果的四个新指标（Cl
PDF13 days ago
通过自我完善增强的知识检索减轻大型语言模型的幻觉
在医学领域中，通过使用自我完善的知识图谱检索方法（Re-KGR），我们可以显著提高大型语言模型的真实性，降低谬误并减少虚构内容。
PDF2 months ago
医疗行业中评估大型语言模型应用的综合调研
综述探讨了在医疗保健领域中应用大型语言模型 (LLMs) 的广泛应用和必要的评估，强调了充分利用这些模型提升医疗保健结果的能力的关键验证需求。
PDF2 months ago
MING-MOE：稀疏低秩适配器专家混合增强大型语言模型中的医学多任务学习
MING-MOE 是一种基于混合专家（MOE）的医学大型语言模型，通过 Mixture of Low-Rank Adaptation（MoLoRA）技术，在不需要特定任务注释的情况下处理复杂多样的医学任务，从而在超过 20 个医学任务上取得
PDF3 months ago
UltraLight VM-UNet：并行视觉曼巴大幅减少皮肤病变分割参数
提出了一种基于 UltraLight Vision Mamba UNet 的 PVM 层的方法，通过在处理特征时达到卓越的性能，保持了总体处理通道数的稳定，用较低的计算负载实现了强大的性能竞争力。
PDF3 months ago
医学图像分析中先进云服务和生成性人工智能系统的实际应用
医学领域中的人工智能技术发挥着越来越重要的作用，特别是在医学成像领域，通过生成式人工智能可以增强图像质量并提高医学诊断和患者护理水平。
PDF3 months ago
使用具有状态感知病人模拟器的自动交互式评估大型语言模型
通过引入自动交互评估（AIE）框架和状态感知患者模拟器（SAPS），本文介绍了一种增强大型语言模型（LLMs）在医疗保健领域应用的方法，通过多轮医患模拟来评估 LLMs 的性能，从而更好地满足临床实践的需求。实验证明了 AIE 框架的有效性
PDF4 months ago
Ophtha-LLaMA2：一款用于眼科的大型语言模型
在医学领域中，通过使用预训练的大型语言模型（LLMs），我们成功构建了一个特别针对眼科疾病诊断的 LLM，名为 “Ophtha-LLaMA2”，并证明了其在眼科诊断中表现出了令人满意的准确性和效率，为眼科医生提供了改进的诊断支持工具。同时，
PDF7 months ago
医疗领域的不确定性封装：在实践中确立透明的不确定性量化方法，针对非透明的机器学习模型
本文展示了不确定性包装器在医学领域中与可靠方法和透明不确定性量化相结合的机器学习模型的应用和实用价值，以流式细胞术作为一个示例。
PDF8 months ago
EMNLP医疗文本简化：通过不太可能的训练和重新排序的束搜索解码来优化可读性
本文研究了在医学领域中进一步提高文本简化可读性的方法，通过提出新的非概然性损失函数和重新排序的束搜索解码方法，在三个数据集上取得了更好的可读性指标表现，这些研究结果为改善医学领域的文本简化提供了有希望的途径。
PDF8 months ago
SA Unet 改进
该论文描述了一种新的方法，结合使用 StyleGAN2 和 SA-Unet，用于在医学领域中进行视网膜血管分割的图像处理，旨在帮助医生更好地诊断眼部疾病，并解决小数据集分割问题。
PDF10 months ago
放射学自然语言处理的大型语言模型评估
大型语言模型在医学领域的实际应用中的性能、优势和不足进行了关键性评估。
PDFa year ago
KDD生物医学自然语言处理的联邦学习系统评估
通过对 $2$ 个生物医学自然语言处理任务使用 $6$ 个语言模型评估联邦学习在医学领域的应用，结果显示：1）联邦学习模型在总体表现上优于单个客户数据训练的语言模型，有时甚至与整合数据训练的模型持平；2）当数据总量固定时，使用更多客户训练的
PDFa year ago
基于视觉 - 语言预训练模型的零样本核团检测
该论文探讨了如何使用以大规模自然图像文本对为预训练基础的 VLPM 模型，在医学图像检测中实现零样本细胞核检测，并提出了一种基于自动提示设计管道的框架。通过自我训练，该方法在无标签的情况下表现出优异的细胞核检测性能，并展示了 VLPM 在医
PDFa year ago
在 CMExam 上对大型语言模型进行基准测试 —— 一份综合的中文医学考试数据集
通过引入 CMExam 数据集，该研究在医学领域中解决了对大型语言模型进行评估的挑战，同时还通过对 CMExam 的深入分析，详细介绍了 LLMs 在中国医学中的表现和挑战。
PDFa year ago
医学图像中的可解释人工智能：一项调查
本研究旨在分析 XAI 在医学诊断研究中应用的最新研究，对多种不同疾病（如癌症和 COVID-19）的机器学习结果进行解释，以实现想要的评估。
PDFa year ago
基于模型复杂度驱动的类别不平衡调整策略增强临床预测模型：阿片类药物过量预测的实证研究
该研究探讨如何通过调整类别比例来缓解医学领域中存在的类别不平衡问题，并提出调整类别比例与模型复杂度之间的关系，从而优化预测模型表现。
PDFa year ago
SkIn: 使用 BERT 进行文本分类的医学语料库的快速筛选
本文提出了一种名为 Skimming-Intensive Model （SkIn）的方法，通过模拟人类阅读长段落时的高效阅读方法，动态选择文本中的关键信息，从而缩短输入 BERT 模型的句子长度，有效降低分类算法的成本，该方法在医疗领域的长
PDF2 years ago
医学领域问题分类方法研究
本文提出了一种针对医疗领域的问题分类数据集，结合多个神经网络模型实现了对问题的多维特征提取，并提出基于多维特征的问题分类模型，实验结果表明该方法可以有效提高问题分类的性能。
PDF2 years ago