在外科手术期间医学的大语言模型 - - 应用和未来前景:叙述性审查
Arnaud Romeo Mbadjeu Hondjeu1,2,3,4, Zi Ying Zhao5,6, Luka Newton5
1Department of Anesthesiology and Pain Medicine, University of Ottawa, Ottawa, ON, Canada. ambadjeu@toh.ca.
概括
大型语言模型 (LLM) 在外科手术期间医疗中提供了增强的分析能力,提高了效率和准确性. 应对诸如偏见和数据安全等挑战对于它们在患者护理中的革命性潜力至关重要.
科学领域:
- 人工智能和语言学
- 临床信息学 临床信息学
- 在外科手术期间的医学.
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 是用于理解人类语言的先进AI工具.
- 临床应用LLM显示了在医疗保健中增强分析能力的潜力.
- 士学位的表现和可用性正在迅速增加,影响了患者护理和工作流程.
研究的目的:
- 探索LLMs在外科外科医学中的功能和前景.
- 审查临床应用,效益和LLMs的局限性,用于外科临床医生.
- 总结阻碍在该领域充分发挥LLM潜力的挑战.
主要方法:
- 采用了叙事审查方法.
- 在MEDLINE,谷歌学者和PubMed数据库中进行了搜索.
- 搜索的重点是与外科外科护理环境中的LLM相关的文章.
主要成果:
- 通过提取和总结临床数据,LLM可以提高术后护理的效率和准确性.
- 应用包括临床决策支持,监视,预测建模和医学教育.
- 法律学可以改善患者查询管理和个性化教育.
结论:
- 将LLM整合到外科外科医学中,为增强患者护理和运营效率提供了重大机会.
- 法律学可以简化流程,提供个性化的患者教育,并支持临床决策.
- 关键的挑战包括管理模型幻觉,确保数据安全,减轻偏见,以获得成功的临床实施.
关键词:
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