ICD-11
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新的 MedReaMM 基准揭示大型多模态模型在临床诊断方面存在困难
研究人员推出了 MedReaMM，这是一个旨在评估大型多模态模型（LMM）在临床环境中诊断综合能力的新基准。与之前侧重于孤立文本或视觉任务的基准不同，MedReaMM 整合了患者病史和多张医学影像，以评估鉴别诊断的准确性。该基准包含 625 个专家验证的病例，结果显示，在接受评估的 23 个 LMM 中，大多数的诊断准确率低于 50%，这凸显了它们在执行专家级临床推理能力方面存在的显著差距。
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新的虚拟环境评估大型语言模型在精神科临床问诊中的表现
研究人员开发了MentalHospital，一个新颖的虚拟环境，旨在评估大型语言模型（LLMs）在模拟完整的精神科临床问诊中的表现。该环境遵循主观问诊、客观检查、诊断评估和治疗计划（S.O.A.P.）工作流程，利用来自一千多个去标识化电子健康记录案例的标准患者。为了扩大专家判断的规模，他们还创建了MentalEval，一套使用监督微调和直接偏好优化训练的五个领域特定评估器，这些评估器与人类临床医生表现出高度一致性。
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新的LLM方法提高了疾病分类映射的准确性
研究人员开发了一种新的疾病分类系统映射方法，解决了代码之间一对多关系带来的挑战。该方法借鉴了实体解析管道的思路，采用基于大型语言模型的阻塞和匹配策略来识别有效的映射。该方法旨在平衡精确率、召回率和覆盖率，在不同ICD版本对上均表现出性能提升。
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新的MCP服务器集成了7种医学术语，用于LLM
一个名为medical-terminologies-mcp的新模型上下文协议（MCP）服务器已发布，它提供了对七个主要医学术语系统的统一访问。该工具旨在帮助大型语言模型（LLM）准确检索特定的医疗代码和信息，克服它们在记忆此类数据方面的固有局限性。该服务器支持各种LLM客户端，并为常见的临床和研究任务提供了几个预定义的提示，旨在提高医疗保健和研究领域的效率。