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MIMIC databases
MIMIC databases
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新的LUNG-KGMM框架利用多模态数据和临床知识预测肺癌
研究人员开发了LUNG-KGMM，一个旨在提前六年预测肺癌发病率的新框架。该系统整合了多种数据类型，包括电子健康记录、放射学报告和胸部X光片表示，并通过从临床指南派生的知识图谱进行增强。该框架通过专门的处理管道和训练目标，解决了数据异质性和潜在信息泄露等挑战。使用MIMIC数据库和厦门医科大数据平台进行的实验证明了LUNG-KGMM的卓越性能和可移植性，尽管可能需要本地适应。
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LLM生成的临床笔记的准确性和实用性得到评估
一项新研究以百万笔记的规模系统地评估了大型语言模型（LLM）生成的合成临床笔记的质量。研究发现，虽然LLM能够保留核心临床信息和广泛任务的预测效用，但它们会丢失对ICD编码等特定应用至关重要的细微细节。将笔记分块重述可以减轻这种细节损失，但可能会降低事实的精确性。该研究确定了常见的合成错误，包括对上下文的误解和时间混淆，同时还证明了这些合成笔记在加强罕见医疗代码培训方面的潜力。