Anwendung großer Sprachmodelle in der Notfallneurologie

Die Notfallneurologie deckt ein breites Spektrum von Erkrankungen ab, wobei es sich häufig um dringende Situationen wie akute zerebrovaskuläre Erkrankungen, Krampfanfälle, Infektionen des Zentralnervensystems und Bewusstseinsstörungen handelt. Aufgrund der Zeitbeschränkungen in der Notfallversorgung und der begrenzten Sammlung von Patienteninformationen sind Fehldiagnosen und versäumte Diagnosen jedoch häufige Probleme. Große Sprachmodelle (LLMs) verfügen über leistungsstarke Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zur Wissensbegründung, die es ihnen ermöglichen, komplexe, unstrukturierte medizinische Daten wie Patientenakten, Gesprächsnotizen und Labortestergebnisse direkt zu verarbeiten und zu verstehen. LLMs weisen ein breites Anwendungspotenzial in komplexen medizinischen Szenarien auf. Diese Studie zielt darauf ab, den Einsatzwert von LLMs in der Notfallneurologie zu bewerten, insbesondere ihre diagnostische Genauigkeit bei neurologischen Notfallzuständen zu untersuchen, die Durchführbarkeit von Behandlungsplänen und weiteren vom Modell vorgeschlagenen Untersuchungsempfehlungen zu analysieren und ihr Potenzial zur Verbesserung der diagnostischen Effizienz und Entscheidungsunterstützung zu untersuchen -Herstellung.