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摘要简介聊天机器人生成预培训的变压器(CHATGPT)是一种由人工智能的语言模型聊天机器人,能够帮助耳鼻喉科医生在实践和研究中。评估了Chatgpt产生与喉咽反流疾病(LPRD)有关的以患者为中心的信息的能力。方法二十五个问题是针对LPRD的定义,临床表现,诊断和治疗的方法,从迪拜的定义和LPRD共识和最近评论的管理中脱颖而出。有关四个上述类别的问题已输入Chatgpt-4。四位经过董事会认证的喉科医生以5分李克特量表评估了Chatgpt-4的准确性。评估了互置可靠性。结果CHATGPT-4的平均得分(SD)分别为4.13(0.52),4.50(0.72),3.75(0.61)和4.18(0.61)和4.18(0.47)。专家报告了子评分的高度可靠性(ICC = 0.973)。ChatGpt-4的性能最低的是关于最普遍的LPR符号的答案,这是诊断最可靠的客观工具(咽咽 - 食管多渠道多通道型内肺内障碍-PH监测(HEMII-PH),以及用于使用Hemii-PH的LPR诊断的标准。结论ChatGpt-4可以提供有关LPR定义,与GERD(胃spho术 - 大约反流疾病)和临床表现相比的差异的足够信息。在诊断外表现和半ph上提供的信息可能需要进一步优化。关于确定患者使用互联网来源进行自我教育的最新趋势,本研究的发现可能有助于引起人们对Chatgpt-4对LPR主题的准确性的关注。
使用实时3维体积多普勒echocardiog echocardiog-raphy-raphy-raphy:在体外和临床验证中,通过自动的3维峰和近端近端的异伏特式表面积和中风量技术来定量慢性功能性二尖瓣反理量。cir-diovasc成像。2013; 6:125 - 133。2013; 6:125 - 133。
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Julien Dreyfus 1 *,Xavier Galloo 2.3,Maurizio Taramasso 4,Gregor Heitzinger 5,Giovanni Benfari 6.7,Karl-Patrick Kresoja 8,Fernando juarez-Casso 9, Ranco 17,Alessandra Sala 18,AndreaEixerés-Exteve 19,Bernard iung 20,Jean-FrançoisObadia21,Rodrigo Estevez Loureiro 21,Riwan,Riwan,Riwan,Riwan,23,John Haus Leiter 24,Luigi Badano Badano 25,26,Thiierry Leerry 30,Augustre theme theme themin a Asne, AZ 32,Stephan Windecker 32,Jose Luis Zamorano 33,Ralph Barde 34,Rebecca Hahn 36,John Webb 37,Denisa Muraru 25,26,Mohammed nejjari 1,Vincent Chan 38,Vincent Chan 38,Michele De Bonis 18,Michele De Bonis 18,Manuel Carnero-Carnero-Alcazar 39 Estanello 9,Philipp Lurz 8,Philipp Bartko 5,Francesco Maisano 40,Jeroen Bax 2,Maurice Enriquez-Sarano 41和David Messika-Zeitoun 42 *;对于 TRIGISTRY 调查人员来说
艾哈迈德·麦迪奇(Ahmed Madisch)1,2,赫伯特·库普(Herbert Koop)3,斯蒂芬·米尔克(Stephan Miehlke)4.5,杰西卡·莱斯6.7,皮亚·洛伦兹8,佩特拉·莱恩·詹森8,奥利弗·佩奇9,迪特·佩奇·史列林10,约阿希姆·拉肯兹11
从修改的视图或2D经透过食管超声心动图(TOE)经胃中短轴视图或使用任何一种模态的3D体积渲染的等效物上对任何2D经胸超声心动图(TTE)进行。在该术语建议中,深层压痕和真实的委员被认为是与之相同的,并用于识别超级传单。可以通过这样的观察结果证明,在传单中两个褶皱或真实的连击都伴随着沿着小叶边缘的弦数,并创建了潜在的位点,以使小叶边缘发生障碍。然后由以下方式定义了一个单独的小叶:(i)从邻近的传单中独立运动,(ii)收缩中的彩色多普勒流动延伸到小叶周围的区域。四个主要类传单的流行形态如图2所示:I型是经典的3叶形态。 II型是2叶的形态,并具有前后和后叶的融合; III类型是基于第四个传单的位置的4叶型配置。 IV型具有> 4个传单。