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摘要。医疗部门中基于模型的系统工程（MBSE）的采用越来越多，已经促使将医疗标准数字化成数字模型的数字化。此转换促进了一致性，并允许将系统模型元素追溯到相应的规范模型元素。尽管做出了这些努力，但当前的数字化活动在很大程度上依赖手动提取和转换，尤其是从PDF文档到SYSML模型。同时，近年来人工智能（AI）应用程序的扩散为实现此类活动的机会提供了机会。本文有助于将AI与MBSE整合在一起，仅着眼于从文档中提取和转换医疗标准信息到SYSML规范模型。它探讨了使用最近的AI算法从医疗标准中提取数据并将其集成到MBSE实践中的最初结果。评估涉及两个AP-PARACHES，一个开源的多模式分类器模型和专有的大语言模型。该研究根据医学标准评估了这些方法，并概述了未来的工作，包括开源大型语言模型方法的探索。
将AI与MBSE集成以获取医学的数据提取...
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