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Updated: May 12, 2025
04:38
Subcostal Specimen Removal in Completely Portal Robotic Lobectomy
Published on: April 19, 2024
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自由文本的跨语言转换成结构化叶切除术外科记录来自多中心研究
Xiongwen Yang1,2, Yi Xiao3, Di Liu4,5
1Department of Thoracic Surgery, Guizhou Provincial People's Hospital, No. 83, Zhongshan East Road, Guiyang, , Guizhou, China. yangxiongwen@gz5055.com.
Scientific reports
|May 2, 2025
概括
生成式预训练型变压器4Omni (GPT-4o) 能够有效地将脑膜切除手术记录转化为多种语言的结构化数据,大大提高了胸部瘤学方面的文档效率和准确性.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 在外科手术中使用人工智能
- 胸部瘤学 胸部瘤学
背景情况:
- 胸部瘤学的外科文档复杂且耗时.
- 标准化手术记录对于改善患者护理和研究至关重要.
- 现有的从外科记录中提取数据的方法可能是低效的,容易出现错误.
研究的目的:
- 评估生成预训练型变压器4Omni (GPT-4o) 在转换分叶切除手术记录到结构化数据中的有效性.
- 评估GPT-4o在多种语言的准确性,精度,回忆和F1分数方面的性能.
- 确定GPT-4o在提高胸部外科瘤学文档效率和准确性的潜力.
主要方法:
- 研究人员使用了来自七家医院的466个脑膜切除手术记录的数据集.
- 光学字符识别 (OCR) 和文本规范化应用到记录中.
- 胸部瘤学家手动重组是微调GPT-4o的基准.
- 专家对GPT-4o的输出进行了准确性和其他性能指标的审查.
主要成果:
- 在中文和英语记录中,GPT-4o实现了高性能,准确度为0.966,精度为0.981,回忆率为0.982,F1得分为0.982.
- 与传统方法相比,人工智能模型显著减少了文档制作时间.
- 常见的错误包括术语误解 (2.82%),程序序列错误 (1.41%) 和关键细节的遗漏 (0.47%).
结论:
- GPT-4o在跨语言的带切除手术记录结构方面表现出高的有效性和效率.
- 人工智能模型显示了标准化手术文档和简化胸部瘤学工作流程的巨大潜力.
- 需要进一步精细化,以解决小错误,并提高上下文理解,以实现最佳应用.
