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背景：公开访问的重症监护数据库包含巨大的临床数据，但是它们的利用通常需要先进的编程技能。大型数据库和非结构化数据的日益增长的复杂性给需要编程或数据分析专业知识以直接利用这些系统的临床医生带来了挑战。目的：本研究旨在简化与重症监护相关的数据库部署和通过大语言模型提取。方法：该平台的开发是一个两步过程。首先，我们使用Docker Container Technology启用了自动化数据库部署，并具有结合的基于Web的分析接口Meterfase和Superset。第二，我们开发了重症监护室的预审预周化变压器（ICU-GPT），这是一种大型语言模型，在重症监护室（ICU）数据上进行了微调，该模型集成了Langchain和Microsoft Autogen。结果：自动部署平台的设计考虑了用户友好性，使临床医生能够在本地，云或远程环境中部署1个或多个数据库，而无需手动设置。成功克服了GPT的令牌限制并支持多策略数据后，ICU-GPT可以生成结构化查询语言（SQL）查询，并根据请求输入从ICU数据集中提取洞察力。为临床医生开发了一个前端用户界面，以在基于Web的客户端上实现无代码SQL生成。结论：通过利用自动部署平台和ICU-GPT模型的功能，临床医生可以更有效，更有效地可视化，提取和安排与重症监护相关的数据库，而不是手动方法。我们的研究可以减少在复杂的生物信息学方法上花费的时间和精力，并提高临床研究。
大型语言模型的重症监护大数据部署和提取：描述性分析
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