Toepassing van grote taalmodellen in de noodneurologie

Spoedneurologie bestrijkt een breed scala aan aandoeningen, waarbij vaak urgente situaties betrokken zijn, zoals acute cerebrovasculaire aandoeningen, toevallen, infecties van het centrale zenuwstelsel en bewustzijnsstoornissen. Vanwege de tijdsdruk bij de spoedeisende hulp en de beperkte verzameling van patiëntinformatie zijn verkeerde diagnoses en gemiste diagnoses echter veelvoorkomende problemen. Grote taalmodellen (LLM's) beschikken over krachtige mogelijkheden voor natuurlijke taalverwerking en kennisredenering, waardoor ze complexe, ongestructureerde medische gegevens, zoals medische dossiers van patiënten, dialoognotities en laboratoriumtestresultaten, direct kunnen verwerken en begrijpen. LLM's laten een breed potentieel zien voor toepassing in complexe medische scenario's. Deze studie heeft tot doel de toepassingswaarde van LLM's in de noodneurologie te evalueren, waarbij specifiek hun diagnostische nauwkeurigheid wordt onderzocht in noodneurologische aandoeningen, de haalbaarheid van behandelplannen en verdere onderzoeksaanbevelingen die door het model worden voorgesteld, wordt geanalyseerd en hun potentieel wordt onderzocht bij het verbeteren van de diagnostische efficiëntie en het helpen bij het nemen van beslissingen. -maken.