Применение больших языковых моделей в неотложной неврологии

Экстренная неврология охватывает широкий спектр состояний, часто связанных с неотложными ситуациями, такими как острые цереброваскулярные заболевания, судороги, инфекции центральной нервной системы и расстройства сознания. Однако из-за нехватки времени на оказание неотложной помощи и ограниченного сбора информации о пациентах распространенными проблемами являются неправильный диагноз и пропущенный диагноз. Большие языковые модели (LLM) обладают мощными возможностями обработки естественного языка и обоснования знаний, что позволяет им напрямую обрабатывать и понимать сложные, неструктурированные медицинские данные, такие как медицинские записи пациентов, диалоговые заметки и результаты лабораторных исследований. LLM демонстрируют широкий потенциал для применения в сложных медицинских сценариях. Целью этого исследования является оценка практической ценности LLM в неотложной неврологии, в частности изучение их диагностической точности в неотложных неврологических состояниях, анализ осуществимости планов лечения и рекомендаций по дальнейшему обследованию, предлагаемых моделью, а также изучение их потенциала в повышении диагностической эффективности и помощи в принятии решений. -изготовление.