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患者与人工智能之间的电子病历交互：NoteAid 电子病历交互
使用大型语言模型（LLMs）开发的 NoteAid EHR 交互流水线通过生成式 LLMs 的创新方法，帮助患者理解电子健康记录（EHRs），并提供有关 EHR 内容的解释和患者提问后的回答。研究使用 MIMIC 出院摘要和 MADE 医疗
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6 months ago
通过数据中心的自然语言处理技术 连接医学术语和通俗理解以供患者教育
通过自动生成普通语言释义的方式，将医学术语简化为患者友好的语言，以解决电子健康记录中医学术语对患者理解的困扰，并证明开源手机友好型模型在高质量数据的训练和优化下，能够匹敌甚至超越 ChatGPT 等巨型语言模型，在患者教育和患者中心化医疗解
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6 months ago
EHRTutor：提升患者对出院指导的理解
EHRTutor 是一个创新的多组件框架，利用大型语言模型（LLM）通过对话问答为患者教育提供了电子健康记录出院指示，评估结果表明 EHRTutor 在 LLMs 和领域专家中都表现出明显优势，并且 EHRTutor 还提供了一个从事后系统
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8 months ago
利用神经机器翻译模型改善患者教育材料的健康素养
本研究旨在利用自然语言处理技术自动翻译难懂的句子，从而提高患者教育材料的健康素养水平。该实验使用四个在线医疗健康信息网站上的患者教育材料，通过训练 Bidirectional Long Short-Term Memory（BiLSTM）NM
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2 years ago
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