تناقش هذه القسم الإمكانات الكبيرة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في توقع المخاطر بعد الجراحة بناءً على الملاحظات السريرية التي تم جمعها خلال رحلة المريض المحيطة بالجراحة. أظهر تحليل لـ 84,875 ملاحظة قبل الجراحة مرتبطة بحالات جراحية من 2018 إلى 2021 أن نماذج LLM المدربة مسبقًا تفوقت على تمثيلات الكلمات التقليدية، محققة زيادة مطلقة بنسبة 38.3%…

تناقش هذه الفقرة التحديات والقيود التي تواجه الأساليب الحالية في التشخيص السريري باستخدام صور الأشعة، لا سيما في سياق الإبلاغ عن الأمراض وتصنيفها. تعتمد الطرق التقليدية بشكل أساسي على الإشراف وتستند بشكل كبير إلى توفر بيانات مصنفة عالية الجودة، والتي غالبًا ما تكون نادرة للأمراض النادرة أو الجديدة وفي اللغات غير الإنجليزية. يبرز المؤلفون أن…

في هذه الدراسة، يقدم المؤلفون MedS-Bench، وهو معيار شامل مصمم لتقييم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في السياقات السريرية عبر 11 مهمة معقدة، بما في ذلك تلخيص التقارير السريرية، وتوصيات العلاج، والتشخيص، والتعرف على الكيانات المسماة. يكشف تقييم تسعة من نماذج LLM الرائدة، مثل MEDITRON وLlama 3 وGPT-4، أن هذه النماذج غالبًا ما تواجه صعوبة في…