医用软件 Healthcare LLM

临床IA

最新医学大语言模型 临床笔记摘要 比 BART、Flan-T5 和 Pegasus 精确 30%。 临床实体识别 约翰-斯诺实验室模型的错误率只有 ChatGPT 的一半。 提取 ICD-10-CM 代码 的成功率为 76%，而 GPT-3.5 为 26%，GPT-4 为 36%。 将医疗保健 LLM 用于生产 使用医疗保健专用 LLM 从病人笔记和故事中发现数据 美国退伍...人事务部是一个为 900 多万退伍...人及其家属提供服务的医疗系统。与退伍...人事务部国家人工智能研究所 (NAII)、退伍...人事务部创新部门 (VAIU) 和信息技术办公室 (OI&T) 的合作表明，虽然当前临床笔记 LLM 的开箱即用准确性无法接受，但通过预处理，例如在将临床文本作为内容输入 LLM 生成式人工智能输出之前使用约翰-斯诺实验室的临床文本摘要模型，可以显著提高准确性。 文本提示的患者队列检索：利用医疗保健 LLM 模型实现精准人群健康管理 利用约翰-斯诺实验室的医疗保健 LLM 模型，ClosedLoop 平台使用户能够使用自由文本提示检索队列。例如"哪些患者处于意外入院风险的前 5%，且患有慢性肾病 3 期或以上？"或 "哪些患者处于入院风险的前 5%，年龄超过 72 岁，且未进行年度健康体检？"