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Updated: Jun 18, 2026

06:23
A Murine Orthotopic Bladder Tumor Model and Tumor Detection System
Published on: January 12, 2017
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士学位-BC等级:基于大型语言模型的中国医学长文本分类,用于预测膀癌等级
Xianwei Pan1, Lijie Wen2, Yuhua Li3
1College of Artificial Intelligence, Dalian Maritime University, Dalian, China.
Digital health
|November 28, 2025
概括
这项研究引入了一种使用大语言模型 (LLM) 的非侵入性方法,可以从中国医学文本中预测膀癌 (BC) 的等级,从而提高了对传统活检的准确性.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 在瘤学中使用人工智能
- 自然语言处理自然语言处理.
背景情况:
- 传统的膀癌 (BC) 分级依赖于侵入性囊镜活检.
- 这些方法容易导致采样错误和观察者之间的变化.
- 需要使用非侵入性,准确的BC分级技术.
研究的目的:
- 开发和评估基于大型语言模型 (LLM) 的非侵入性方法,用于预测膀癌 (BC) 等级.
- 利用长长的中文医学文本,包括入院记录和CT泌尿学 (CTU) 描述,用于BC等级预测.
- 为了提高模型的性能,使用封闭的多倍注意力机制 (GMAM) 和成本敏感的优化.
主要方法:
- 追溯收集了642名BC患者的入院记录和CTU描述.
- 开发LLM-BC等级利用HuatuoGPT-7B用于中文医学文本表示.
- 将GMAM集成为特征强调和优化,并使用成本敏感损失函数来解决类不平衡.
主要成果:
- 最好的模型,将入学记录和CTU描述与GMAM结合起来,实现了0.757的平衡精度,宏观F1得分为0.749,宏观AUC为0.740.
- 这两种文本类型的基于注意力的融合显著提高了性能.
- GMAM的表现优于传统的注意力机制,256被确定为最佳嵌入大小.
结论:
- 通过使用中医长篇文本,LLM可以准确地预测膀癌等级的非侵入性治疗.
- 开发的LLM驱动框架通过基于注意力的融合和成本敏感的优化来证明其稳定性和临床相关性.
- 沙普利的附加解释支持模型的解释性和临床实用性.
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