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Lewis Symbols and the Octet Rule02:36

Lewis Symbols and the Octet Rule

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Chemical bonds are complex interactions between two or more atoms or ions, which reduce the potential energy of the molecule. Gilbert N. Lewis developed a model called the Lewis model that simplified the depiction of chemical bond formation and provided straightforward explanations for the chemical bonds seen in most common compounds.
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Exceptions to the Octet Rule02:55

Exceptions to the Octet Rule

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Many covalent molecules have central atoms that do not have eight electrons in their Lewis structures. These molecules fall into three categories:
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Language01:16

Language

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Language is a unique communication system that uses words and systematic rules to organize and transmit information. Unlike other forms of communication, which may involve postures, movements, odors, or vocalizations, language relies on symbols and grammar. This makes human communication distinct from that of other species, who also communicate but do not use language in the same way humans do.
Corballis and Suddendorf (2007) and Tomasello and Rakoczy (2003) highlight the role of language in...
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The Aufbau Principle and Hund's Rule03:02

The Aufbau Principle and Hund's Rule

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To determine the electron configuration for any particular atom, we can build the structures in the order of atomic numbers. Beginning with hydrogen, and continuing across the periods of the periodic table, we add one proton at a time to the nucleus and one electron to the proper subshell until we have described the electron configurations of all the elements. This procedure is called the aufbau principle, from the German word aufbau (“to build up”). Each added electron occupies the...
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The Quotient Rule01:30

The Quotient Rule

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The quotient rule is a fundamental differentiation technique in calculus used to differentiate functions expressed as a ratio of two differentiable functions. Given a function of the form:Where g(x) and h(x) are both differentiable and h(x) ≠ 0, the derivative of f(x) is given by:Example:The quotient rule is beneficial when differentiating rational functions, trigonometric ratios, and exponential functions. For example, given:applying the quotient rule,This rule is essential in solving...
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Midpoint Rule01:20

Midpoint Rule

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Approximating areas under curved boundaries is a common problem in applied mathematics, particularly when an exact calculation is difficult or impractical. One effective numerical method for this purpose is the Midpoint Rule, which provides an estimate of the area under a curve by using rectangular approximations over a specified interval.Description of the Midpoint RuleThe Midpoint Rule begins by dividing the given interval into a number of equal subintervals. For each subinterval, the...
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  • 1Applied Artificial Intelligence Initiative, Deakin University, Geelong, VIC Australia.

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PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) y los modelos de razonamiento grandes (LRM) pueden generar conjuntos de reglas iniciales para sistemas de soporte de decisiones clínicas (CDSS), pero los LLM muestran limitaciones en complejidad y razonamiento. Los LRM ofrecen una mayor efectividad para la generación de reglas CDSS, lo que podría reducir el tiempo de los médicos y desarrolladores.

Palabras clave:
Sistemas de soporte de decisiones clínicasReglas condicionalesModelos de lenguaje grandes

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Área de la Ciencia:

  • Inteligencia Artificial en la Atención Médica
  • Sistemas de Soporte de Decisiones Clínicas
  • Procesamiento del Lenguaje Natural

Sus antecedentes:

  • Los Sistemas de Soporte de Decisiones Clínicas (CDSS) mejoran las decisiones médicas, mejorando los resultados de los pacientes y la sostenibilidad de la atención médica.
  • El desarrollo de reglas CDSS es costoso debido a los bucles de retroalimentación iterativa entre clínicos y desarrolladores, lo que afecta la disponibilidad de los clínicos para la atención al paciente.

Objetivo del estudio:

  • Evaluar la efectividad de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) y los Modelos de Razonamiento Grandes (LRM) en la generación de conjuntos de reglas de triaje para CDSS.
  • Comparar los conjuntos de reglas generados por IA con un conjunto de reglas desarrollado por clínicos para la monitorización de pacientes con COVID-19.

Principales métodos:

  • Se consultaron varios LLM (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o, Gemini, Claude 3.5 Sonnet) y LRM (GPT-o1-mini, Grok-4, Claude 4 Sonnet) utilizando diversas técnicas de prompting.
  • Evaluación de la efectividad del conjunto de reglas en función de la precisión, la interpretabilidad y la complejidad de las reglas, en comparación con el CDSS del Sistema de Monitorización de Intervenciones Pandémicas (PiMS).

Principales resultados:

  • Los LLM generaron reglas de cribado en lugar de reglas de triaje a menos que se especificaran las variables de PiMS; las reglas resultantes tuvieron menor interpretabilidad y complejidad, con una precisión que oscilaba entre el 31,62% y el 70,71%.
  • Los LRM demostraron una interpretabilidad variable (3-94 frente a 41 de PiMS) y lograron una mayor precisión (31,62% a 81,70%) en comparación con los LLM.

Conclusiones:

  • Los LLM están limitados para emular conjuntos de reglas clínicas debido a su simplicidad y falta de razonamiento complejo.
  • Los LRM muestran una efectividad mejorada pero aún tienen limitaciones; tanto los LLM como los LRM pueden proporcionar conjuntos de reglas iniciales factibles, lo que reduce el tiempo de desarrollo.
  • La investigación futura debería explorar la integración de LLM y LRM con árboles de decisión para mejorar la efectividad de los conjuntos de reglas CDSS.