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外科手术语言模型:一种用于手术决策支持和工作流程优化的检索增强生成式大语言模型框架。

SurgeryLLM: a retrieval-augmented generation large language model framework for surgical decision support and workflow enhancement.

作者信息

Ong Chin Siang, Obey Nicholas T, Zheng Yanan, Cohan Arman, Schneider Eric B

机构信息

Department of Surgery, Yale School of Medicine, New Haven, CT, USA.

Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, MA, USA.

出版信息

NPJ Digit Med. 2024 Dec 18;7(1):364. doi: 10.1038/s41746-024-01391-3.

Abstract

SurgeryLLM, a large language model framework using Retrieval Augmented Generation demonstrably incorporated domain-specific knowledge from current evidence-based surgical guidelines when presented with patient-specific data. The successful incorporation of guideline-based information represents a substantial step toward enabling greater surgeon efficiency, improving patient safety, and optimizing surgical outcomes.

摘要

外科大语言模型(SurgeryLLM)是一个使用检索增强生成的大语言模型框架,当提供患者特定数据时,它能显著整合来自当前循证外科指南的特定领域知识。成功整合基于指南的信息是朝着提高外科医生效率、改善患者安全和优化手术结果迈出的重要一步。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/cd48/11655968/e844a20a3c0e/41746_2024_1391_Fig1_HTML.jpg

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