大型语言模型(large language models,LLMs)在眼科的应用为医疗领域带来了巨大的潜力,尤其是在提升诊断效率、优化医患沟通和促进个性化医疗方面。通过自然语言处理技术,LLMs可以协助医生进行临床数据的归纳和分析,可以结合患者的病史...大型语言模型(large language models,LLMs)在眼科的应用为医疗领域带来了巨大的潜力,尤其是在提升诊断效率、优化医患沟通和促进个性化医疗方面。通过自然语言处理技术,LLMs可以协助医生进行临床数据的归纳和分析,可以结合患者的病史、影像资料和症状描述,提供精准的辅助诊断,并在复杂病例中提供参考。LLMs还可以帮助医生快速撰写病历报告,改善医疗记录管理效率。在医患沟通中,LLMs能够通过生成通俗易懂的解释,帮助患者理解疾病状况及治疗方案,缩短医生与患者之间的沟通障碍。在远程医疗场景下,LLMs可通过实时分析患者上传的图像文本信息,提供初步诊断建议,助力医生远程诊疗。个性化医疗也是LLMs的重要应用方向,借助患者的遗传数据和生活习惯,可以帮助医生制定更为精准的个性化治疗方案,并预测手术后的恢复情况。此外,LLMs可以通过与临床数据的不断交互进行自我优化,提升其在眼科诊疗中的智能化程度。尽管LLMs在眼科领域的应用前景广阔,但仍面临数据隐私、模型解释性、语言理解等方面的挑战。未来LLMs将继续作为医生的辅助工具,形成“人机协同”的诊疗新模式,为患者提供更好、更精准的医疗服务。展开更多
文摘由于具有高时间分辨率、无创性,脑电(Electroencephalogram,EEG)信号被广泛应用于航空航天任务操作员的疲劳、脑力负荷分析等。针对EEG信号多通道且各通道内信息不完全相同的特性,提出了一种基于最小冗余最大相关性(Minimum redundancy maximum relevance,mRMR)算法的EEG特征评价技术。通过设置目标变量,计算各通道内EEG特征与目标变量的互信息量、特征在通道内部的冗余度,可对EEG特征的性能做出评价。进一步,获取管制员在不同脑力负荷下的EEG数据,对一系列EEG特征做出评价并与已有研究、特征在不同分类方式下的可分性进行对比,验证了该特征评价技术的有效性。与现有的技术相比,该技术避免了灰色关联分析法确定权重参数和灰色关联度的主观性、避免了分类器评价法的差异性。相较于已有的特征选择算法,考虑了通道内部信息的冗余,使得评价结果更为准确。相较于基于统计学的相关技术,该方法可对特征的性能做出定量的评价,以便对不同指标进行比较。最后,阐述了该评价方式疲劳程度分析、情绪识别等方面的应用。
文摘大型语言模型(large language models,LLMs)在眼科的应用为医疗领域带来了巨大的潜力,尤其是在提升诊断效率、优化医患沟通和促进个性化医疗方面。通过自然语言处理技术,LLMs可以协助医生进行临床数据的归纳和分析,可以结合患者的病史、影像资料和症状描述,提供精准的辅助诊断,并在复杂病例中提供参考。LLMs还可以帮助医生快速撰写病历报告,改善医疗记录管理效率。在医患沟通中,LLMs能够通过生成通俗易懂的解释,帮助患者理解疾病状况及治疗方案,缩短医生与患者之间的沟通障碍。在远程医疗场景下,LLMs可通过实时分析患者上传的图像文本信息,提供初步诊断建议,助力医生远程诊疗。个性化医疗也是LLMs的重要应用方向,借助患者的遗传数据和生活习惯,可以帮助医生制定更为精准的个性化治疗方案,并预测手术后的恢复情况。此外,LLMs可以通过与临床数据的不断交互进行自我优化,提升其在眼科诊疗中的智能化程度。尽管LLMs在眼科领域的应用前景广阔,但仍面临数据隐私、模型解释性、语言理解等方面的挑战。未来LLMs将继续作为医生的辅助工具,形成“人机协同”的诊疗新模式,为患者提供更好、更精准的医疗服务。
