Anvendelse av store språkmodeller i akuttnevrologi

Akuttnevrologi dekker et bredt spekter av tilstander, som ofte involverer akutte situasjoner som akutte cerebrovaskulære sykdommer, anfall, infeksjoner i sentralnervesystemet og bevissthetsforstyrrelser. På grunn av tidsklemmene i akutthjelp og begrenset innsamling av pasientinformasjon, er feildiagnostiseringer og tapte diagnoser vanlige problemer. Store språkmodeller (LLM) har kraftige evner til naturlig språkbehandling og kunnskapsresonnement, som gjør dem i stand til å håndtere og forstå komplekse, ustrukturerte medisinske data som pasientjournaler, dialognotater og laboratorietestresultater direkte. LLM-er viser et bredt potensial for anvendelse i komplekse medisinske scenarier. Denne studien tar sikte på å evaluere bruksverdien av LLM-er i akuttnevrologi, spesifikt undersøke deres diagnostiske nøyaktighet i akutte nevrologiske tilstander, analysere gjennomførbarheten av behandlingsplaner og ytterligere undersøkelsesanbefalinger foreslått av modellen, og utforske deres potensiale for å forbedre diagnostisk effektivitet og hjelpe beslutninger. -laging.