用大语言改变乳腺癌诊断和治疗模式:一项全面的调查
Mohsen Ghorbian1, Mostaf Ghobaei-Arani1, Saied Ghorbian2
1Department of Computer Engineering, Qo.C., Islamic Azad University, Qom, Iran.
Methods (San Diego, Calif.)
|April 8, 2025
概括
大型语言模型 (LLM) 通过分析复杂的数据来增强乳腺癌 (BrCa) 诊断和治疗. 简单的临床医学提高了诊断效率,临床可靠性和患者教育,为BrCa护理推进了精准医学.
科学领域:
- 瘤学和医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 乳腺癌 (BrCa) 诊断和治疗由于复杂的生物学和当前方法的局限性而面临挑战.
- 早期和准确的诊断对于改善患者生存率至关重要.
- 大型语言模型 (LLM) 为处理医疗数据和支持临床决策提供了先进的功能.
研究的目的:
- 系统地审查大型语言模型 (LLM) 对乳腺癌 (BrCa) 诊断和治疗的影响.
- 分析LLM技术在改善BrCa管理和患者护理结果中的作用.
主要方法:
- 系统审查现有的文学在BrCa的LLM应用程序.
- 从医疗图像和记录中识别模式的LLM能力的分析.
- 评估LLM与遗传标记和个性化治疗临床指南的整合.
主要成果:
- 通过LLM应用观察到乳腺癌 (BrCa) 管理的显著改善.
- 诊断和BrCa治疗 (EDBC) 的效率提高了35%.
- 系统的临床信任和可靠性 (SCTR) 提高了30%,患者教育 (IPEI) 提高了20%.
结论:
- 在乳腺癌 (BrCa) 精准医学的发展方面,LLM显示出了变革性的潜力.
- 解决数据敏感性,透明度和伦理考虑等挑战是可靠的LLM实施的关键.
- 在BrCa管理中,LLM技术为有效的,以患者为中心的护理解决方案铺平了道路.


