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生成型大型语言模型是循证医学的自主实践者
通过使用人工智能的生成式大型语言模型，可以使其作为自主的循证医学的从业者，通过工具的使用与真实世界的医疗系统进行交互，并以符合指南的方式执行患者管理任务，这有可能通过进一步的改进来推动医疗的转型。
PDF6 months ago
基于视觉 Transformer 的子宫内膜癌组织学分类的深度学习
介绍了一种基于转换器的深度学习方法 EndoNet，用于子宫内膜癌的组织学分类。通过使用卷积神经网络提取组织学特征并使用视觉转换器聚合这些特征，将切片基于其视觉特征分类为低级别和高级别类型，该模型在内部和外部测试中表现出良好的性能。
PDF7 months ago
MM基于真实世界生命体征数据的端到端多元时间序列聚类算法识别 ICU 患者亚组
本研究使用 MIMIC-IV 数据库作为数据来源，研究了包括温度、心率、平均血压、呼吸率和 SpO2 等动态的、高频的、多变量的时间序列生命体征数据，并比较了各种聚类算法，选择了一种名为 Time2Feat 的端到端多变量时间序列聚类系统与
PDFa year ago
朝向群体智能：一种通用的基于队列表示学习的电子健康记录分析框架
通过提出 COhort Representation lEarning (CORE) 框架，从患者之间的细粒度 cohort 信息出发，对 EHR 数据表示进行增强学习，以提高患者管理和干预策略在临床实践中的应用，为医疗方法注入集体信息以提
PDFa year ago
COVID-19 影像数据集的收集：前瞻性预测是未来
本文描述了首个 COVID-19 公共图像数据集合并对其可能用例进行的初步探索，该数据集包含数百张胸部 X 射线图像和相关数据，最大程度地促进了 COVID-19 的治疗。
PDF4 years ago