Applicazione di modelli linguistici di grandi dimensioni in neurologia d'emergenza

La neurologia d’emergenza copre un’ampia gamma di condizioni, che spesso coinvolgono situazioni urgenti come malattie cerebrovascolari acute, convulsioni, infezioni del sistema nervoso centrale e disturbi della coscienza. Tuttavia, a causa dei limiti di tempo nelle cure di emergenza e della limitata raccolta di informazioni sui pazienti, diagnosi errate e mancate sono problemi comuni. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possiedono potenti capacità di elaborazione del linguaggio naturale e di ragionamento della conoscenza, consentendo loro di gestire e comprendere direttamente dati medici complessi e non strutturati come cartelle cliniche dei pazienti, note di dialogo e risultati di test di laboratorio. Gli LLM mostrano un ampio potenziale di applicazione in scenari medici complessi. Questo studio mira a valutare il valore applicativo degli LLM nella neurologia di emergenza, esaminando in particolare la loro accuratezza diagnostica in condizioni di neurologia di emergenza, analizzando la fattibilità dei piani di trattamento e ulteriori raccomandazioni di esame proposte dal modello ed esplorando il loro potenziale nel migliorare l'efficienza diagnostica e aiutare la decisione -fabbricazione.