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Predictive model for contrast-enhanced ultrasound of the breast: Is it feasible in malignant risk assessment of breast imaging reporting and data system 4 lesions? 被引量:10
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作者 Jun Luo Ji-Dong Chen +6 位作者 Qing Chen Lin-Xian Yue Guo Zhou Cheng Lan Yi Li Chi-Hua Wu Jing-Qiao Lu 《World Journal of Radiology》 CAS 2016年第6期600-609,共10页
AIM: To build and evaluate predictive models for contrast-enhanced ultrasound(CEUS) of the breast to distinguish between benign and malignant lesions. METHODS: A total of 235 breast imaging reporting and data system(B... AIM: To build and evaluate predictive models for contrast-enhanced ultrasound(CEUS) of the breast to distinguish between benign and malignant lesions. METHODS: A total of 235 breast imaging reporting and data system(BI-RADS) 4 solid breast lesions were imaged via CEUS before core needle biopsy or surgical resection. CEUS results were analyzed on 10 enhancing patterns to evaluate diagnostic performance of three benign and three malignant CEUS models, with pathological results used as the gold standard. A logistic regression model was developed basing on the CEUS results, and then evaluated with receiver operating curve(ROC). RESULTS: Except in cases of enhanced homogeneity, the rest of the 9 enhancement appearances were statistically significant(P < 0.05). These 9 enhancement patterns were selected in the final step of the logistic regression analysis, with diagnostic sensitivity and specificity of 84.4% and 82.7%, respectively, and the area under the ROC curve of 0.911. Diagnostic sensitivity, specificity, and accuracy of the malignant vs benign CEUS models were 84.38%, 87.77%, 86.38% and 86.46%, 81.29% and 83.40%, respectively. CONCLUSION: The breast CEUS models can predict risk of malignant breast lesions more accurately, decrease false-positive biopsy, and provide accurate BIRADS classification. 展开更多
关键词 BREAST CONTRAST-ENHANCED ultrasound Qualitative analysis BREAST imaging reportING and data system PREDICTIVE model
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A Study on the Reconstruction of Audit Reporting Model of Risk-Oriented Auditing During Post-Financial Crisis Era
2
作者 Yang Mingzeng Jia Kangli 《Journal of Modern Accounting and Auditing》 2013年第3期367-373,共7页
The audit profession field is the dominant force to push forward every revision of audit reporting model during many significant revisions before the beginning of the 21 st century, and they have a prominent tendency ... The audit profession field is the dominant force to push forward every revision of audit reporting model during many significant revisions before the beginning of the 21 st century, and they have a prominent tendency to protect auditing industry instead of a response to the users' information demand for investment decision. Traditional audit reporting model cannot satisfy the need of modem auditing, and it is essential to reconstruct current audit reporting model of modem risk-oriented auditing (MRA) during the post-financial crisis era, because it lacks communication value, valuable information, and effective alert information. The study provides the main contents about the reconstruction plan of the Public Company Accounting Oversight Board (PCAOB): auditor's discussion and analysis (AD&A), required and expanded use of emphasis paragraphs in the auditor's report, auditor assurance on other information outside the financial statements, and clarification of language in the standard auditor's report. Then, the study discusses the effects of the reconstruction of audit reporting model on different stakeholders of audit including the auditors, the investors, the regulators, and the researchers. 展开更多
关键词 modem risk-oriented auditing (MRA) audit reporting model RECONSTRUCTION
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医学专用大型语言模型在放射报告文本错误检测中的应用探索
3
作者 赵凯 马吉权 +7 位作者 孙中琪 姜昊 赵洁 董云娇 李诗雅 李倩 刘相如 姜慧杰 《临床放射学杂志》 北大核心 2026年第2期229-234,共6页
目的 评估医学专用大型语言模型(LLM)在检测放射报告文本错误检测方面的效能。方法 回顾性搜集2024年12月至2025年1月200份标准的放射报告文本,随机抽取100份报告,由住院医师按照5种错误类别人工嵌入150处文本错误,并对其进行临床风险... 目的 评估医学专用大型语言模型(LLM)在检测放射报告文本错误检测方面的效能。方法 回顾性搜集2024年12月至2025年1月200份标准的放射报告文本,随机抽取100份报告,由住院医师按照5种错误类别人工嵌入150处文本错误,并对其进行临床风险分级。医学专用LLM(MedGemma)、通用LLM(Qwen3)及三位不同年资的放射科医师模拟真实临床工作中的报告审核流程,在限定的2 h内审阅全部报告。以错误检出率和F1值作为主要评价指标,采用Wald χ^(2)方法比较不同模型与放射科医师在文本错误检测中的性能,并使用Wilson方法计算95%置信区间(CI)。审阅效率以平均阅读时间衡量,采用配对样本t检验分析组间差异,应用Cohen's d计算效应量以衡量差异的实际意义。结果 医学专用LLM(MedGemma)的错误检出率为91.33%(95%CI:85.74%~94.87%),与副主任医师检测结果[92.00%(95%CI:86.54%~95.36%)]相当(P=0.83),优于主治医师的80.67%(95%CI:73.61%~86.19%)、住院医师的76.67%(95%CI:69.28%~82.72%)及Qwen3的84.67%(95%CI:78.04%~89.56%),且在高危错误检出中表现优异[92.7%(95%CI:80.6%~97.5%)]。此外,MedGemma平均阅读时间为(17.54±3.47)s,审阅效率高于医师及Qwen3模型(P<0.001),Cohen's d值范围|1.33~2.40|。结论 医学专用LLM(MedGemma)在放射报告文本纠错中表现出高检出率、良好的高危错误识别能力及显著时间效率优势,具有作为临床辅助检测工具的潜力。 展开更多
关键词 大型语言模型 放射报告 报告审核
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基于FastReport的通用报表系统的设计与实现 被引量:7
4
作者 周一 王世耕 +2 位作者 黄忠全 张颖 徐志涛 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第2期284-285,共2页
为了满足报表的灵活性、可维护性等要求,针对当前M IS中传统报表工具的不足,从系统的设计思想、数据结构和功能结构三个方面阐述了通用报表系统的系统设计,并利用Delph i和FastReport实现了报表的用户自定义、报表的网络化管理以及报表... 为了满足报表的灵活性、可维护性等要求,针对当前M IS中传统报表工具的不足,从系统的设计思想、数据结构和功能结构三个方面阐述了通用报表系统的系统设计,并利用Delph i和FastReport实现了报表的用户自定义、报表的网络化管理以及报表的动态生成等功能。 展开更多
关键词 通用报表系统 报表模板 柔性动态报表 FASTreport
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基于FastReport图片报表的设计与实现 被引量:3
5
作者 韩雨 董丽丽 《电脑知识与技术》 2008年第12期1653-1654,1679,共3页
简要介绍了FastReport报表设计器并重点讨论了其特点和设计步骤,同时在Microsoft Visual Studio2005环境下,以FastReport设计的图片报表模板为例.详细描述了设计和实现报袁的整个过程,最后给出了实例代码。FastReport是一组方便灵... 简要介绍了FastReport报表设计器并重点讨论了其特点和设计步骤,同时在Microsoft Visual Studio2005环境下,以FastReport设计的图片报表模板为例.详细描述了设计和实现报袁的整个过程,最后给出了实例代码。FastReport是一组方便灵活的报表工具控件.它包含报表引擎、报表设计器、报表预览控件。因此使用Fastlkeport制作的报表满足了报表的灵活性、可维护性等要求,同时解决了当前国内报表格式复杂多样、设计难度大等问题。 展开更多
关键词 FASTreport 图片报表 报表模板 控件
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基于超声影像学特征和临床特征的TI-RADS 4类甲状腺结节良恶性鉴别诊断模型的构建及验证
6
作者 王浪 熊灵灵 杨汉慧 《医学影像学杂志》 2026年第1期32-39,65,共9页
目的基于超声影像学特征联合临床特征构建甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)4类甲状腺结节良恶性鉴别诊断模型,并验证其鉴别诊断价值。方法选取TI-RADS 4类甲状腺结节患者160例,其中恶性结节96例和良性结节64例,按照7∶3的比例分为训练... 目的基于超声影像学特征联合临床特征构建甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)4类甲状腺结节良恶性鉴别诊断模型,并验证其鉴别诊断价值。方法选取TI-RADS 4类甲状腺结节患者160例,其中恶性结节96例和良性结节64例,按照7∶3的比例分为训练集112例和验证集48例。在训练集中比较恶性结节患者(恶性组)和良性结节患者(良性组)的临床资料[包括性别、年龄、体质量指数(BMI)、吸烟史、饮酒史、临床表现、促甲状腺素(TSH)、甲状腺球蛋白(TG)、TSH/TG、甲状腺球蛋白抗体(TgAb)、甲状腺过氧化物酶抗体(TPOAb)、血清脂联素(ADPN)]和超声特征(包括病灶结构、数量、回声、回声质地、形状、边缘、是否钙化、纵横比、Adler血流分级、超声弹性成像评分、增强强度、增强方式、增强均匀性、有无周围环状增强),采用LASSO算法筛选影响TI-RADS 4类甲状腺结节良恶性有非零系数特征的变量;Logistic回归模型分析TI-RADS 4类甲状腺结节恶性的影响因素并评估模型的诊断效能。基于临床资料和超声特征建立临床特征模型、超声影像学特征模型以及联合模型,采用ROC曲线、校准曲线及临床决策曲线评估模型的预测效能。结果训练集中恶性组和良性组TSH、TG、TSH/TG、TgAb、TPOAb、ADPN、病灶形状、Adler血流分级、弹性成像评分、增强强度、增强方式和周围环状增强比较差异有统计学意义(P均<0.05)。LASSO算法共筛选出11个最可能的非零系数特征变量,其中临床特征变量包括TSH、TG、TSH/TG、TgAb、TPOAb和ADPN,超声特征变量包括病灶形状、Adler血流分级、弹性成像评分、增强方式、周围环状增强。Logistic回归分析显示,以上11个变量均是TI-RADS 4类甲状腺结节恶性的独立影响因素(P均<0.05)。以上述变量分别构建临床特征模型、超声影像学特征模型和联合模型,恶性结节组与良性结节组的临床特征模型评分、超声影像学特征模型评分、联合模型评分比较差异有统计学意义(P均<0.05)。ROC曲线分析显示,联合模型在训练集、验证集中的AUC均高于临床特征模型和超声影像学特征模型;校准曲线显示,联合模型具有高预测精确度;临床决策曲线分析显示,联合模型在安全性、净收益及临床实用性方面优于临床特征模型和超声影像学特征模型。结论本研究基于超声影像学特征联合临床特征成功构建了TI-RADS 4类甲状腺结节良恶性鉴别诊断模型,该模型对TI-RADS 4类甲状腺结节良恶性具有较高的鉴别诊断价值。 展开更多
关键词 超声检查 甲状腺结节 甲状腺影像报告和数据系统 预测模型
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基于3D Slicer软件的TI-RADS 4类甲状腺结节术前诊断模型构建与验证研究
7
作者 余文兵 严谨 +1 位作者 王瑞丰 唐益江 《中国现代药物应用》 2026年第1期54-57,共4页
目的旨在利用3D Slicer软件对甲状腺影像报告与数据系统(TI-RADS)4类甲状腺结节进行三维重建和影像组学特征提取,构建术前诊断模型,以提高甲状腺结节良恶性鉴别的准确性,为临床决策提供可靠依据。方法本研究为回顾性研究,收集经过超声... 目的旨在利用3D Slicer软件对甲状腺影像报告与数据系统(TI-RADS)4类甲状腺结节进行三维重建和影像组学特征提取,构建术前诊断模型,以提高甲状腺结节良恶性鉴别的准确性,为临床决策提供可靠依据。方法本研究为回顾性研究,收集经过超声检查诊断为TI-RADS 4类甲状腺结节并具有明确病理结果的344例患者的临床资料。通过CT影像数据,使用3D Slicer软件进行三维重建,提取影像组学特征,并结合机器学习方法构建诊断模型。利用受试者工作特征曲线(ROC)对模型性能进行评估,计算其曲线下面积(AUC),评估模型的预测效能。结果344例TI-RADS 4类甲状腺结节患者,其中恶性结节患者192例(55.81%),良性结节患者152例(44.19%)。良恶性结节患者性别分布上差异无统计学意义(P>0.05),但良恶性结节患者年龄、结节大小、促甲状腺激素(TSH)水平存在显著性差异(P<0.05)。恶性结节的体积显著大于良性结节,边界清晰度评分、密度不均匀性、表面粗糙度评分、CT值均显著高于良性结节,存在显著性差异(P<0.05)。纵横比>1[OR=2.563,95%CI=(1.090,6.025)]、实性成分[OR=1.856,95%CI=(1.077,3.199)]、低回声和极低回声[OR=3.326,95%CI=(1.188,9.314)]、边缘模糊[OR=3.968,95%CI=(1.274,12.353)]及环状钙化或微小钙化[OR=3.425,95%CI=(1.264,9.281)]均为甲状腺结节良恶性鉴别的独立预测因子(P<0.05)。依据多因素分析结果,构建了甲状腺结节良恶性鉴别的预测模型。ROC分析结果显示,纵横比>1、低回声和极低回声、实性成分、边缘模糊、环状钙化或微小钙化及以上预测模型的P值用于甲状腺结节良恶性鉴别诊断的AUC分别为0.723、0.756、0.798、0.812、0.845和0.932。结论结合3D Slicer软件进行三维重建和影像组学特征提取,结合机器学习技术,能够显著提高TI-RADS 4类甲状腺结节的术前诊断准确性,为临床鉴别诊断良恶性结节提供了更为可靠的决策支持。 展开更多
关键词 3D Slicer软件 甲状腺影像报告与数据系统4类 甲状腺结节 术前诊断 模型构建 影像组学 三维重建 机器学习
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我国政府财务报告审计的需求与供给研究 被引量:2
8
作者 张国清 孔庆格 陈晓锋 《厦门大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第1期89-101,共13页
我国政府财务报告审计制度仍处于探索的初期,其创建首先要从政府主体需求动因和审计主体供给机制两方面进行探讨。代理理论、信号传递理论、管理控制和治理理论等为各类单位、部门、政府层面财务报告审计的需求动机和价值提供了不同的解... 我国政府财务报告审计制度仍处于探索的初期,其创建首先要从政府主体需求动因和审计主体供给机制两方面进行探讨。代理理论、信号传递理论、管理控制和治理理论等为各类单位、部门、政府层面财务报告审计的需求动机和价值提供了不同的解释,在此基础上根据我国“公民—人大—政府—部门—单位”的委托代理链条建立我国政府财务报告审计需求框架。基于代理理论、交易成本等经济学理论建立的政府财务报告审计供给框架,表明审计客户特征和审计师特征会影响政府财务报告审计供给的治理结构的选择,而治理结构又会影响以什么样的成本执行哪些审计业务以及最终的审计结果情况。对政府财务报告审计服务需求动因和供给动机的均衡分析则表明,在政府审计机关、民间审计机构、预算单位、各级人大等利益相关者共同参与形成的政府财务报告审计市场中,政府财务报告审计的需求和供给通过互动的方式均衡地决定,促进政府财务报告审计决策落地。 展开更多
关键词 政府财务报告审计 需求和价值 供给模式 均衡分析
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Mathematical Model of the Spread of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) in Burkina Faso
9
作者 Aboudramane Guiro Blaise Koné Stanislas Ouaro 《Applied Mathematics》 2020年第11期1204-1218,共15页
In this paper, we develop a mathematical model of the COVID-19 pandemic in Burkina Faso. We use real data from Burkina Faso National Health Commission against COVID-19 to predict the dynamic of the disease and also th... In this paper, we develop a mathematical model of the COVID-19 pandemic in Burkina Faso. We use real data from Burkina Faso National Health Commission against COVID-19 to predict the dynamic of the disease and also the cumulative number of reported cases. We use public policies in model in order to reduce the contact rate, this allows to show how the reduction of the daily report of infectious cases goes, so we would like to draw the attention of decision makers for a rapid treatment of reported cases. 展开更多
关键词 COVID-19 STATISTICS Data Exposed Person reported and Unreported Cases Mathematical model Public Policies Basic Reproduction Number Prediction
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大语言模型在检验医学中的应用和展望 被引量:1
10
作者 杨大干 《检验医学》 2025年第11期1042-1046,共5页
DeepSeek、ChatGPT等大语言模型(LLM)为临床实验室信息生态圈提供了智能基座,助力实现智慧检验。目前,LLM尚存在缺乏应用场景实现方案、缺乏全生命周期管理、未针对检验医学领域进行微调等局限。文章介绍LLM在检验前、中、后阶段和实验... DeepSeek、ChatGPT等大语言模型(LLM)为临床实验室信息生态圈提供了智能基座,助力实现智慧检验。目前,LLM尚存在缺乏应用场景实现方案、缺乏全生命周期管理、未针对检验医学领域进行微调等局限。文章介绍LLM在检验前、中、后阶段和实验室管理等应用场景的技术方案及其预期效果,构建LLM全生命周期的管理框架,通过提示词工程、检索增强生成、微调等技术实现LLM与检验医学的深度融合。同时,文章阐述了目前LLM的应用特点、面临的挑战,以及应对策略,为进一步推进智慧检验的发展提供参考。 展开更多
关键词 人工智能 大语言模型 检验医学 报告解读 检索增强生成
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可视化医疗设备综合绩效大数据分析模型的构建和研究 被引量:2
11
作者 秦毅 顾玉华 +2 位作者 张亚菊 汪磊 顾鑫梅 《中国医学装备》 2025年第4期135-142,共8页
目的:构建医疗设备综合绩效大数据分析模型,提升医院医疗设备管理效率和精细化管理水平。方法:通过搭建数据集成平台,整合医院多业务系统数据,纳入社会效益量化数据及采购维护流程相关数据,开发医疗设备综合绩效大数据分析模型,建立多... 目的:构建医疗设备综合绩效大数据分析模型,提升医院医疗设备管理效率和精细化管理水平。方法:通过搭建数据集成平台,整合医院多业务系统数据,纳入社会效益量化数据及采购维护流程相关数据,开发医疗设备综合绩效大数据分析模型,建立多维度、多层次的绩效分析指标体系,以可视化数据报表方式,实现医疗设备绩效评价结果的呈现。结果:医疗设备综合绩效大数据分析模型设置社会效益指标、综合绩效评价指标、收益指标、投资回收期指标等10余个指标体系和35页的可视化报表,从35个角度分析设备绩效每个层面,实现了对医院医疗设备绩效的全方位、多维度和精细化评价,其敏捷易用、高效响应和自动化特性能显著提高业务工作效率,模型通过接口等方式实现数据自动采集,减少人工录入错误,数据准确率>99%,通过模型对连续3年的设备绩效数据进行测试,医院业务系统单独计算耗时由>20 min缩短为5~8 s。结论:医疗设备综合绩效大数据分析模型能够帮助医院提前识别、预防和控制风险,提高内部控制的有效性,提升医院管理效率和精细化管理水平,为医院医疗设备管理决策提供支持。 展开更多
关键词 大数据 数据模型 绩效评价 医疗设备 可视化报表
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基于大语言模型的燃气事故调查报告实体识别 被引量:1
12
作者 王明达 赵宝熙 +1 位作者 吴志生 冷高强 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第2期139-145,共7页
为解决样本稀少对大语言模型(LLM)在燃气事故调查报告中的实体识别精度影响显著的问题,提出1种基于两阶段训练的大语言模型实体识别方法。在数据集构建阶段,LLM根据对话式指令微调模板自动生成燃气事故调查报告数据集,采用简单数据增强(... 为解决样本稀少对大语言模型(LLM)在燃气事故调查报告中的实体识别精度影响显著的问题,提出1种基于两阶段训练的大语言模型实体识别方法。在数据集构建阶段,LLM根据对话式指令微调模板自动生成燃气事故调查报告数据集,采用简单数据增强(EDA)技术扩充人工标注的关键样本;在模型微调训练阶段,采用低秩适配微调技术对Phi3-mini-128k模型进行微调训练,第1阶段微调训练利用LLM自动标注数据集,在训练基础上利用增强数据集对模型进行第2阶段微调训练。研究结果表明:经过第1阶段微调训练后,Phi3-mini-rq模型的实体识别综合评价指标提高11.01百分点;当EDA增强数据占总数据的50%时,模型第2阶段微调效果最佳,综合评价指标值进一步提升2.49百分点。研究结果可为燃气领域的事故报告自动化处理提供有效技术支持。 展开更多
关键词 燃气事故调查报告 命名实体识别 大语言模型 指令微调 数据增强
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基于大语言模型的临床预测模型研究报告指南(TRIPOD-LLM)解读 被引量:3
13
作者 周小芹 刘慧珍 +2 位作者 王婷 刘雪梅 康德英 《中国胸心血管外科临床杂志》 北大核心 2025年第7期940-946,共7页
大语言模型(large language model,LLM)医学研究数量激增,建立标准化、透明化的报告规范变得尤为重要。2025年1月,Nature Medicine发表LLM医学研究报告指南(TRIPOD-LLM),是首个专门针对基于LLM构建预测模型研究的综合性报告框架,其内容... 大语言模型(large language model,LLM)医学研究数量激增,建立标准化、透明化的报告规范变得尤为重要。2025年1月,Nature Medicine发表LLM医学研究报告指南(TRIPOD-LLM),是首个专门针对基于LLM构建预测模型研究的综合性报告框架,其内容包括1个清单(19个主条目、50个子条目)、1个流程图和摘要清单(12个条目)。本文从TRIPOD-LLM的制订方法、主要内容、适用范围及各条目的具体内容进行解读,帮助研究者、临床医生、编辑、医疗决策者深入理解并正确使用TRIPOD-LLM,提高LLM医学研究报告质量和透明度,促进LLM规范、伦理地融入医疗领域。 展开更多
关键词 大语言模型 人工智能 预测模型 报告指南 TRIPOD-LLM 解读
原文传递
传染病流调报告智能解析:基于深度学习的TBEE模型及其应用
14
作者 胡健 焦增涛 +1 位作者 蔡康宁 梁万年 《医学信息学杂志》 2025年第12期70-75,共6页
目的/意义基于深度学习算法构建传染病流调报告智能解析模型,以提升公共卫生应急响应能力。方法/过程结合疾控业务需求,系统分析流调报告内容要素,提出基于BERT语义编码和Bi-LSTM时序建模的改进模型TBEE,以实现流调报告的高效结构化处... 目的/意义基于深度学习算法构建传染病流调报告智能解析模型,以提升公共卫生应急响应能力。方法/过程结合疾控业务需求,系统分析流调报告内容要素,提出基于BERT语义编码和Bi-LSTM时序建模的改进模型TBEE,以实现流调报告的高效结构化处理。结果/结论该模型在事件抽取任务中的实体级F1分数超过80%,显著优于TMT-NN、Bi-LSTM+CRF及Llama3等对比模型。能够在不依赖高性能计算条件的情况下,为快速获取传染病传播关键线索、提升数据分析能力和应急处置效率提供有力支持。 展开更多
关键词 流调报告 大语言模型 深度学习 公共卫生应急响应
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围绝经期抑郁障碍中医药治疗患者报告结局量表及其理论模型的构建研究 被引量:1
15
作者 马华萍 李红培 +5 位作者 胡文悦 胡玉立 牟雷 武越 陈润铭 韩振蕴 《中国全科医学》 北大核心 2025年第29期3703-3710,共8页
背景围绝经期抑郁障碍(PDD)是发生在绝经前后的一种严重情绪障碍,中医药治疗PDD具有整体调节、辨证论治等优势,但目前缺乏专用的中医药治疗PDD疗效评价工具。目的引入患者报告结局(PROs),在中医理论指导下构建PDD-PROs量表及其理论模型... 背景围绝经期抑郁障碍(PDD)是发生在绝经前后的一种严重情绪障碍,中医药治疗PDD具有整体调节、辨证论治等优势,但目前缺乏专用的中医药治疗PDD疗效评价工具。目的引入患者报告结局(PROs),在中医理论指导下构建PDD-PROs量表及其理论模型。方法2022年4—6月,使用计算机检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网、中国生物医学文献服务系统(SinoMed)、PubMed、Web of Science、Cochrane Library建库至2022-04-17发表的中医药治疗PDD相关文献,并进行文献分析;2022年9—11月,选取2017年1月—2022年8月在北京中医药大学深圳医院(龙岗)、北京中医药大学东方医院门诊就诊的136例PDD患者的病历进行回顾性分析,并根据自拟访谈提纲对PDD患者进行一对一半结构化访谈,建立条目池;筛选并建立PDD相关多学科专家咨询小组,2022年12月开始进行3轮Delphi法专家论证。结果最终纳入文献123篇,涉及5类12个PPD结局评价量表;回顾性病历分析与患者访谈结果显示,PPD临床症状累计出现频次为1465次,共涉及176个临床症状,经3轮Delphi法专家论证后,最终形成包含4个维度(心理维度、生理维度、社会维度、整体评价)43个条目的PDD中医PROs量表及理论模型。结论本研究引入国际上应用较为成熟的PROs,运用文献分析法、病历回顾法、患者访谈法等构建条目池,通过3轮Delphi法专家论证,在中医理论指导下成功构建PDD-PROs量表及其理论模型,可供中医药治疗PDD疗效评价研究等参考使用。 展开更多
关键词 抑郁 围绝经期 中医精神疾病 患者报告结局评价 模型 理论
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语义微调和跨模态检索增强的中文医学报告生成 被引量:1
16
作者 李恒泰 刘慧 +3 位作者 陈公冠 闫子申 盛玉瑞 张彩明 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第5期1286-1302,共17页
目的医学报告生成旨在根据医学影像生成准确的诊断结果,以减轻医生负担、提高临床工作效率。然而,中文医学报告生成在准确理解医学影像及规范描述医学报告方面仍存在局限,并存在幻觉问题。为应对上述挑战,提出一种基于语义微调和跨模态... 目的医学报告生成旨在根据医学影像生成准确的诊断结果,以减轻医生负担、提高临床工作效率。然而,中文医学报告生成在准确理解医学影像及规范描述医学报告方面仍存在局限,并存在幻觉问题。为应对上述挑战,提出一种基于语义微调和跨模态检索增强的中文医学报告生成模型FRCM。方法基于多模态大模型LLaVA,对其视觉编码器和大语言模型进行领域适配与微调,并提出一种通用数据与垂域数据协同训练策略:利用通用数据提高模型对复杂指令的理解能力,利用垂域数据使模型具备医学图像—文本对齐能力及专业的中文医学报告生成能力。在推理阶段,提出一种新的跨模态检索增强策略,利用引导知识有效缓解模型的幻觉问题,进一步提高模型生成医学报告的准确性和鲁棒性。结果在中文数据集MIMIC-CXR上,与XrayGLM和XrayPULSE模型相比,FRCM在双语评估替代指标BLEU-n的BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4、基于最长公共子序列的召回率指标ROUGE-L、显式顺序翻译评价指标METEOR和基于共识的图像描述评估指标CIDEr这7个指标上分别提升了10.4%、10.1%、9.7%、9.1%、6.6%、9.4%和38.4%。与LLaVA和Qwen-VL上微调过的模型相比,FRCM在BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4和CIDEr这5个指标上的得分分别提升了4.1%、3.1%、3.3%、3.6%和25.1%。消融实验结果表明,FRCM使用的训练方法和关键组件能够有效提升模型的性能。实验通过3个案例分析,进一步证明FRCM生成的中文医学报告在准确性和信息丰富度上优于对比模型。结论本文通过设计多模态大模型训练与推理策略,综合了语义微调和检索增强的优点,生成了更加详细且准确的中文医学报告。 展开更多
关键词 中文医学报告生成 多模态大模型(LMM) 检索增强 语义微调 知识引导
原文传递
基于大语言模型的个体预后或诊断多变量模型透明报告指南:TRIPOD-LLM的解读
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作者 潘新伟 陈红爽 +6 位作者 梁诗聪 王卿驰 王亚琦 宁时安 徐雪蕾 史纪元 霍晓鹏 《军事护理》 北大核心 2025年第11期78-82,共5页
随着大语言模型(large language models,LLMs)在医学诊断、科研与教育等领域的广泛应用,其卓越的生成与推理能力已显著展现优势。然而,医学领域对伦理、隐私保护及模型准确性的严格标准,也使LLMs的实际应用面临严峻挑战。尽管个体预后... 随着大语言模型(large language models,LLMs)在医学诊断、科研与教育等领域的广泛应用,其卓越的生成与推理能力已显著展现优势。然而,医学领域对伦理、隐私保护及模型准确性的严格标准,也使LLMs的实际应用面临严峻挑战。尽管个体预后或诊断的多变量模型透明报告(transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis,TRIPOD)+人工智能(artificial intelligence,AI)为预后或诊断预测模型提供了报告规范,但其在生成式人工智能研究中的适用性仍显不足。本文解读了在TRIPOD+AI基础上扩展形成的TRIPOD-LLM报告指南,系统梳理了其在模型构建、验证、任务适应性及人类监督等方面的报告要素,为提升医学领域LLMs研究的透明度、规范性与可复现性提供了参考。 展开更多
关键词 大语言模型 解读 报告规范 TRIPOD-LLM 预测模型
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跨模态对比学习的医学影像报告自动生成方法
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作者 陈淮玺 吴运兵 +2 位作者 刘建成 曾坤 陈开志 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第10期2440-2449,共10页
医学影像报告自动生成领域因图像与文本在不同语义空间中的分布差异,导致模态之间映射困难,从而出现误判、漏判、以及报告描述缺乏专业性与流畅性等问题.为此,本文提出一种基于跨模态对比学习的自动生成方法.首先,通过检索和比较医学图... 医学影像报告自动生成领域因图像与文本在不同语义空间中的分布差异,导致模态之间映射困难,从而出现误判、漏判、以及报告描述缺乏专业性与流畅性等问题.为此,本文提出一种基于跨模态对比学习的自动生成方法.首先,通过检索和比较医学图像与其相关病史信息,获取图像差异,然后结合患者病史语义特征生成初步报告.接着,将初步报告输入跨模态语义同步记忆单元,记忆单元中存储输入图像与真实报告特征信息,计算报告与记忆单元样本点之间对比损失,不仅缩小生成报告与正样本之间距离,还扩大与负样本间距离,以优化视觉-文本特征提取器,最终生成优化后与图像信息高度一致的报告.实验结果表明,与DeltaNet模型相比,在IU X-Ray和MIMIC-CXR两个基准数据集上,BLEU-4和CIDEr指标分别提升1.3%和11.5%,表明本文方法可以有效提升报告准确性与可读性. 展开更多
关键词 医学影像报告生成 跨模态 对比学习 语义对齐
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TRIPOD-LLM指南解读:规范医疗领域大语言模型研究的报告标准
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作者 郑卿勇 吴景玲 +9 位作者 李莫兰 许建国 刘明 周泳佳 崔雅婷 李瑞雪 高亚 葛龙 张俊华 田金徽 《中国循证医学杂志》 北大核心 2025年第8期967-978,共12页
大型语言模型(LLM)在医疗健康领域的应用日益广泛,展现出巨大潜力的同时也对研究报告的规范性提出了新的挑战。为提升医疗LLM研究的透明度与可靠性,国际专家组于2025年1月在Nature Medicine发表了TRIPOD-LLM报告规范。该规范是TRIPOD+A... 大型语言模型(LLM)在医疗健康领域的应用日益广泛,展现出巨大潜力的同时也对研究报告的规范性提出了新的挑战。为提升医疗LLM研究的透明度与可靠性,国际专家组于2025年1月在Nature Medicine发表了TRIPOD-LLM报告规范。该规范是TRIPOD+AI指南的扩展,专门针对通用型基础模型(如GPT-4)及领域内微调模型(如Med-PaLM 2)等LLM的特性(如提示工程、推理参数、生成评估、公平性考量等)提供了详尽的报告条目,并创新性地采用了模块化设计和“动态指南”机制。本文旨在对TRIPOD-LLM指南进行系统性的条目解读与实例分析,为从事相关研究的科研人员,以及负责评估研究质量的期刊审稿人与编辑,提供一份清晰、实用的指南应用手册,共同促进我国医疗领域LLM研究的高质量发展。 展开更多
关键词 大型语言模型 报告指南 TRIPOD-LLM 医疗人工智能
原文传递
心脏超声报告文本结构化研究 被引量:1
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作者 曹明源 贾真 +4 位作者 路强 张瀚博 田川 李运明 杨孝光 《中国数字医学》 2025年第3期53-60,共8页
目的:探讨自然语言处理方法用于心脏超声报告文本提取的可行性,并构建心脏超声文本标准化数据库。方法:根据心脏超声报告内容,将提取数据元分为描述类和数值类数据元,利用TPLinker模型抽取描述类数据元,并利用基于规则的模式匹配方法抽... 目的:探讨自然语言处理方法用于心脏超声报告文本提取的可行性,并构建心脏超声文本标准化数据库。方法:根据心脏超声报告内容,将提取数据元分为描述类和数值类数据元,利用TPLinker模型抽取描述类数据元,并利用基于规则的模式匹配方法抽取数值类数据元。结果:抽取976例心脏超声报告,模式匹配方法抽取数值类数据元的准确率和召回率均高于95%。TPLinker模型的F1值为88.62%,并横向对比CasRel、SpERT、CopyRE关系抽取模型,发现对于提取描述类数据元,TPLinker模型在准确率和召回率评价上优于其他关系抽取模型。结论:TPLinker模型结合基于规则的模式匹配抽取方法可用于心脏超声报告文本信息的结构化提取。 展开更多
关键词 心脏超声检查报告 模式匹配 TPLinker模型 自然语言处理
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