利用人工智能揭示息治疗中的症状负担:分析非计划性访问使用 Phi-3 小语言模型
Javier Retamales1,2, Juan Pablo Retamales3, Ana Maria Demarchi1
1Hospital Sotero del Río, Santiago, Chile.
JCO global oncology
|April 4, 2025
概括
一个小语言模型 (SLM) 在息治疗中有效地识别了症状驱动的非预定访问 (NSV),揭示了大量未经管理的症状负担. 这项技术可以优化资源配置和患者护理.
科学领域:
- 抚慰性护理医学 抚慰性护理医学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 门诊息治疗中的非预定访问 (NSV) 往往源于不受控制的症状,影响资源分配.
- 区分症状驱动的NSV与管理的NSV对于有效的患者管理至关重要.
研究的目的:
- 在息治疗中区分症状驱动的NSV与行政NSV.
- 利用一个小语言模型 (SLM) 提高症状检测和管理.
- 通过更好地识别患者需求,改善医疗保健资源分配.
主要方法:
- 对25867次门诊息护理访问的回顾性分析,包括7036个NSV.
- 医生审计是384个NSV的样本中症状存在的黄金标准.
- 基于Phi-3的SLM与医生审计的验证,然后应用到完整的NSV数据集.
主要成果:
- 在检测症状驱动的NSV时,SLM实现了高灵敏度 (99.4%) 和准确性 (95.3%).
- 85.7%的NSV被认为是症状驱动的,这表明未经管理的症状负担很大.
- 年龄较小的年龄组和特定的癌症类型与更高的症状负担有关.
结论:
- 在息治疗中存在着由症状驱动的NSV的大量负担.
- 在这个人群中,SLM是识别和管理症状的有效工具.
- 临床实施SLM可以优化资源配置,并为晚期疾病患者提供个性化的护理.
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