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ACL一种基于 LLM 的生物医学发现知识综合和科学推理框架
BioLunar 通过 Lunar 框架开发，是一种支持生物学分析的工具，特别强调在肿瘤学中的生物标志物发现和分子水平证据丰富化。该平台集成了大型语言模型（LLMs），以促进分布式证据空间中的复杂科学推理，提升异构数据源的协调与推理能力，展
PDF8 days ago
乳腺癌肿瘤的大型语言模型流水线
使用 Langchain 提示工程流程，Fine-tune 基于临床数据和临床指南文本语料库的先进 OpenAI 模型，实现了对乳腺癌患者的辅助放疗和化疗的高准确率（0.85+）分类。通过从人类肿瘤学家的观察数据建立信心区间，估计模型必须在
PDF24 days ago
HoneyBee: 用基础嵌入模型创建可扩展的多模态肿瘤学数据集的模块化框架
为了解决医学数据的复杂性和异质性所带来的挑战，我们引入了 HoneyBee，一个可扩展的模块化框架，用于构建多模态肿瘤学数据集，通过使用基础模型生成代表性嵌入。该框架整合了包括临床记录、影像数据和患者结果在内的各种数据模态，利用数据预处理技
PDF2 months ago
评估人工智能在预测肿瘤患者不良药物反应中的有效性：一项系统性综述和荟萃分析
利用人工智能模型预测癌症患者中的不良药物反应，显示高特异性和敏感性，但需要标准化和多中心研究来提高证据质量。
PDF3 months ago
利用位置抑偏查询选择和对比查询在 Transformer 中进行 CT 扫描中有效的淋巴结检测
通过改进 2D 骨干网络，结合多尺度 2.5D 特征融合来明确地融入 3D 上下文，以提高淋巴结检测性能。通过头部 IoU 预测和位置去偏置查询选择，以及利用查询对比学习明确增强淋巴结查询，该方法在医学图像中获得了较好的性能。
PDF3 months ago
OncoGPT: 一个基于大型语言模型元人工智能（LLaMA）的医学对话模型，专注于肿瘤学领域专业知识
开发了一种专用语言模型，通过在医生患者平台上清洗和匿名化的癌症相关对话数据集进行迭代微调，提高了模型对患者查询的理解和提供癌症相关建议的可靠性。
PDF4 months ago
应用人工智能技术与螺旋 CT 扫描结合的早期肺癌筛查分析
中国肺癌的发病率和致死率居于所有恶性肿瘤之首，早期肺癌的诊断对患者预后的改善具有重要意义。近年来，人工智能技术在肿瘤学领域逐渐得到应用，特别是在肺癌筛查和早期诊断方面发展迅速。然而，目前关于人工智能技术结合 SCT 扫描进行早期肺癌诊断的研
PDF5 months ago
制药中的人工智能个性化顺序决策研究方法、应用和机遇
药物行业中人工智能的应用已经经历了持续增长的阶段，主要应用于药物研发、个体化医学和癌症等治疗领域。使用先进的机器学习算法，通过考虑环境条件、生活方式和健康历史等因素，可以为每个个体制定定制化的治疗方案，从而优化健康结果。
PDF7 months ago
使用大型语言模型从医疗肿瘤学记录中提取详细的肿瘤学历史和治疗计划
使用两节临床进展笔记为对象，设计了详细的标注方案，并评估了三个最近发布的大型语言模型 (GPT-4、GPT-3.5-turbo 和 FLAN-UL2) 对临床进展笔记中肿瘤学等细节信息的零 - shot 提取能力，结果显示 GPT-4 模型
PDFa year ago
利用大型语言模型扩展临床试验配对：一个肿瘤学案例研究
利用大型语言模型（LLMs）进行临床试验匹配在扩展规模中取得了积极的初步结果，特别在结构化患者信息和筛选患者 - 试验候选人方面起到了初步的解决方案作用。
PDFa year ago
癌症生物信息学深度学习模型的系统评估：癌症数据编码和解释的基本趋势
对 42 篇研究进行了系统综述，旨在讨论深度学习模型如何支持癌症生物学的推理，并重点关注多组学分析。我们介绍了一种称为生物中心可解释性的概念，并根据其分类方法讨论了在这些模型中整合领域先验知识的表征方法。分析表明，编码先验知识和改进解释性之
PDF2 years ago