XiaoMi-AI文件搜索系统
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将数字技术集成到医疗保健中已大大提高了护理协调的效率和有效性。我们的观点论文探讨了现代护理协调中的数字信息生态系统，重点介绍了沿患者的护理途径的信息生成，更新，传输和交流的过程。我们确定了本生态系统中的几个挑战，包括互操作性问题，信息孤岛，难以映射的患者护理旅程，增加医疗保健专业人员的工作量，协调和沟通差距以及遵守隐私法规。这些挑战通常与效率低下和护理质量降低有关。我们还研究了新兴人工智能（AI）工具如何有可能增强患者信息流的管理。具体来说，AI可以促进各种卫生系统的互操作性；优化和监测患者护理途径；改善信息检索和护理过渡；通过整合患者的预期结果和患者报告的结果指标来人性化医疗保健；并优化临床工作流程，资源分配以及数字工具可用性和用户体验。通过战略性利用AI，医疗保健系统可以建立一个更强大，更响应的数字信息生态系统，从而改善护理协调和患者的结果。这种观点强调了对患者护理途径中AI技术的持续研究和投资的重要性。我们倡导将AI进行周到的整合到医疗保健实践中，以充分意识到其在革新护理协调方面的潜力。
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Kingston 的 XS1000 外置 SSD 是一款极为便捷的文件备份解决方案。其时尚、紧凑的外形设计可无缝融入您的生活方式，让您轻松随身携带。不要被它的尺寸所迷惑——这款小巧的强大设备拥有高达 1,050MB/s 1 的速度和高达 2TB 2 的高容量，提供充足的速度和空间来存储您宝贵的数据。XS1000 兼容 USB Type-C ®3 和 USB Type-A 设备，附带电缆和适配器 4 以提供无与伦比的便利性和强大的存储能力，是您无忧文件备份的可靠伴侣，确保您的重要文档、珍贵的回忆和媒体文件始终易于访问。使用 XS1000 外置 SSD，告别笨重，迎接精简的存储效率。有黑色或红色可供选择，可选橡胶套单独出售。5
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与PXS-Lu-csirt接触的首选方法是通过电子邮件（at）Proximus（dot）lu的电子邮件。我们鼓励我们的选区（客户）在将任何敏感信息发送给PXS-LU-CSIRT时使用PGP加密。如果不可能（或出于安全原因建议）使用电子邮件，则可以在常规办公时间通过电话与PXS-Lucsirt联系。在这些小时内，语音邮件消息提议将其重定向到第三方电话号码，后者将将消息传输给卢森堡（Luxembourg S.A. PXS-Lu-csirt小时的操作时间），将消息限制在正常工作时间：09H00-17H00 CET，从周一至周五，除卢森堡的公共节日期间以外的星期五。在紧急情况下，在这些时间之外，可以联系Telecomsd（AT）Proximus（DOT）LU电子邮件地址（主要致力于操作问题）。提交事件报告时，请使用第6节中提到的表格。
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1，三星高级卫生科学与技术研究院（SAIHST），Sungkyunkwan University，Sungkyunkwan University，Seoul Universit，Korea共和国2号护理系，Sungkyunkwan大学医学院三星医学中心，韩国南部北部北部北部急诊医学系，Sungkykkyunkwan Univelion，Severea of Nagkyunkwan sem of Medical of Medical of Medical of Medical of Seel，Seon of Medical of Medical of Medical of Medical of Semofer of Segry of Medicine for韩国5号三星医学中心的韩国5韩国医学院，大韩民国首尔6号北部医学系6，内科学院，医学院，北卡罗来纳州北部，北大韩民国7号信息医学系，阿桑医学中心和乌尔桑医学院，乌尔桑大学医学院，韩国首尔大学，大韩民国8韩国高级技术学院。
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背景：大型语言模型 (LLM) 在处理临床信息方面表现出了先进的性能。然而，市面上可用的 LLM 缺乏专业的医学知识，仍然容易产生不准确的信息。鉴于糖尿病需要自我管理，患者通常会在网上寻求信息。我们引入了检索增强信息系统 (RISE) 框架，并评估了其在增强 LLM 以准确响应糖尿病相关咨询方面的性能。目的：本研究旨在评估 RISE 框架（一种信息检索和增强工具）在提高 LLM 性能以准确安全地响应糖尿病相关咨询方面的潜力。方法：RISE 是一种创新的检索增强框架，包括 4 个步骤：重写查询、信息检索、总结和执行。使用一组 43 个常见的糖尿病相关问题，我们分别评估了 3 个基础 LLM（GPT-4、Anthropic Claude 2、Google Bard）及其 RISE 增强版本。临床医生评估准确性和全面性，患者评估可理解性。结果：RISE 的整合显著提高了所有 3 个基本 LLM 的回答的准确性和全面性。平均而言，使用 RISE 后，准确回答的百分比增加了 12% (15/129)。具体而言，GPT-4 的准确回答率增加了 7% (3/43)，Claude 2 的准确回答率增加了 19% (8/43)，Google Bard 的准确回答率增加了 9% (4/43)。该框架还提高了回答的全面性，平均分数提高了 0.44（SD 0.10）。可理解性也平均提高了 0.19（SD 0.13）。数据收集时间为 2023 年 9 月 30 日至 2024 年 2 月 5 日。结论：RISE 显著提高了 LLM 在回答糖尿病相关询问方面的表现，提高了准确性、全面性和可理解性。这些改进对于RISE未来在患者教育和慢性病自我管理方面的作用具有重要意义，有助于缓解医疗资源压力并提高公众对医学知识的认识。
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背景：2022年11月的Chatgpt（OpenAI）推出（OpenAI）引起了公众的关注和学术兴趣（LLMS），从而促进了许多其他创新的LLM的出现。这些LLM已应用于包括医疗保健在内的各个领域。从那以后，就如何在与健康相关的情况下使用最先进的LLM进行了许多研究。目的：本综述旨在总结有关卫生保健中对话性LLM的应用和疑虑，并为该领域的未来研究提供了议程。方法：我们使用PubMed，ACM和IEEE数字库作为本综述的主要来源。我们遵循Prisma（系统评价和荟萃分析的首选报告项目）的指导，并选择了经过同行评审的研究文章（（1）与医疗保健应用和对话llms相关的研究文章，以及（2）在2023年9月1日之前发表，当时我们是我们启动纸质纸收藏的日期。我们调查了这些论文，并根据它们的应用和疑虑对它们进行了分类。结果：我们的搜索最初根据目标关键字确定了820篇论文，其中65（7.9％）的论文符合我们的标准，并将其包括在审查中。最受欢迎的对话llm是Chatgpt（60/65，92％的论文），其次是Bard（Google LLC； 1/65，1/65，2％的论文），Llama（Meta; 1/65; 1/65，2％的论文）和其他LLMS（6/65，9％，9％的论文）。使用LLMS进行了49篇论文，用于摘要或医学知识查询，或两者兼而有之，有58（89％）的论文表达了对可靠性或偏见或两者兼而有之的担忧。这些论文分为四类申请：（1）汇总，（2）医学知识查询，（3）预测（例如，诊断，治疗建议和药物协同作用），以及（4）管理（例如，文档和信息收集），以及四个类别的问题，以及四个类别：（1）可靠性（例如，培训数据质量，三），以及准确性，和一致性，和一致性，以及一致性，以及一致性，以及一致性，以及一致性，以及一致性，以及一致性，以及一致性，以及一致性，以及一致性，（3）隐私和（4）公众可接受性。我们发现，对话llms在摘要中表现出了令人鼓舞的结果，并为精度相对较高的患者提供一般医学知识。但是，诸如chatgpt之类的对话llms并不总是能够为需要专业领域专业知识的复杂健康相关任务（例如，诊断）提供可靠的答案。虽然偏见或隐私问题通常被视为关注点，但在我们的审查论文中没有实验研究对话性LLM在医疗保健研究中如何导致这些问题。
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1 kyung heung kyung hee大学医学中心，王亨大学医学院，大韩民国首尔，北大韩民国2数字健康中心，医学科学研究研究所，Kyung Hee大学医学中心，Kyung Hee University Coluseion of Seoul，Seoul，Seoul Rusecuse of Repucent of Korea Science，Kyung Hee，kyung Hee，kyung Hee，kyung Hee，kyung Hee，kyung Hee'Rusecul oustor of Rubecor of Rusecor ofera韩国首尔共和国首尔大学医学院5号神经病学系，Kyung Hee大学医学中心，Kyung Heun Hee大学医学院，大韩民国首尔，北北部北部北部卫生与发展中心，卫生，绩效和医学院，西班牙卫生中心，卫生大学，卫生中心，卫生大学，卫生中心，卫生大学，英国，国际卫生部，卫生中心7中心，巴塞罗那帕克·桑特里·琼·德·德鲁6研究与发展部。大加共和国9内分泌学和代谢部，内科内科学系，甘贡王亨大学医院和韩国首尔共和国共和国共和国共和国共和国的Kyung Hee大学医学院，内科学和代谢部，jeonbuk National National Schooliation of Jeonbuk National Schooliation of Jeonbuk National of Jeonju eastry of Jeonju eastry of Jeon Jeonju eastry of Jeonbuk National of Jeonju easter of Jeonju easter of Jeonju easter of Jeonju科学，韩国共和国王林大学12号韩国共和国首尔京尔大学医学院的精密医学系13韩国首尔京尔大学医学院儿科学系。kyung heung kyung hee大学医学中心，王亨大学医学院，大韩民国首尔，北大韩民国2数字健康中心，医学科学研究研究所，Kyung Hee大学医学中心，Kyung Hee University Coluseion of Seoul，Seoul，Seoul Rusecuse of Repucent of Korea Science，Kyung Hee，kyung Hee，kyung 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目的：本研究探讨 GPT-4 在头颅 CT 扫描中识别和注释脑出血的能力。它代表了 NLP 模型在放射影像学中的一种新应用。方法：在这项回顾性分析中，我们收集了 2023 年 1 月至 9 月期间在上海交通大学医学院附属仁济医院进行的 208 次 CT 扫描，这些 CT 扫描包含 6 种类型的脑出血。所有 CT 图像都混合在一起并按顺序编号，因此每张 CT 图像都有自己对应的编号。生成从 1 到 208 的随机序列，并按随机序列的顺序将所有 CT 图像输入 GPT-4 进行分析。随后使用 Photoshop 检查输出，并由经验丰富的放射科医生根据 4 分量表进行评估，以评估识别的完整性、准确性和成功率。结果：6 种类型脑出血的总体识别完整率为 72.6%（SD 18.6%）。具体而言，GPT-4 在硬膜外出血和脑实质内出血中的识别完整度较高（分别为 89.0%、SD 19.1% 和 86.9%、SD 17.7%），但其在慢性硬膜下出血中的识别完整度百分比很低（37.3%、SD 37.5%）。复杂性出血（54.0%、SD 28.0%）、硬膜外出血（50.2%、SD 22.7%）和蛛网膜下腔出血（50.5%、SD 29.2%）的误识别率相对较高，而急性硬膜下出血（32.6%、SD 26.3%）、慢性硬膜下出血（40.3%、SD 27.2%）和脑实质内出血（26.2%、SD 23.8%）的误识别率相对较低。大出血和轻微出血的识别完整性百分比均未显示
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Chatgpt是一种经过验证的变压器，自2022年11月30日介绍以来引发了全球关注，并引发了讨论。但是，它在医学教育和科学研究领域引起了争议。本文研究了使用ChatGpt的潜在应用，限制和策略。ChatGpt通过其强大的自然语言生成能力为医学生提供个性化的学习支持，从而为其提供答案。此外，它在模拟临床方案，促进教学过程以及振兴医学教育方面已经显示出大量使用。尽管如此，这些进步伴随着许多挑战。在教育背景下，防止过分依赖Chatgpt和战斗学术窃至关重要。同样，在医学领域，保证Chatgpt产生的内容的及时性，准确性和可靠性至关重要。同时出现了有关信息安全的道德挑战和关注。根据这些挑战，本文提出了针对问题的目标策略。首先，必须通过意识形态教育，促进全面的能力并实施多种评估标准来减轻过度依赖Chatgpt和学术窃的风险。当代教学方法与使用Chatgpt结合使用，可以提高医学教育的整体质量。这确保生成的内容与最新的医学实践标准保持一致。为了增强生成内容的专业精神和可靠性，建议采取措施来优化ChatGpt的培训数据并提高生成过程的透明度。此外，增强价值一致性以及相关立法或实践守则的制定解决了道德问题，包括与算法歧视，医疗责任，隐私和安全的分配有关的问题。总而言之，尽管ChatGpt在医学教育方面具有巨大的潜力，但它也遇到了各种挑战。通过全面的研究和实施合适的策略，预计Chatgpt对医学教育的积极影响将得到利用，为促进学科并促进高素质医学专业人员的发展奠定了基础。