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文章 人工智能虚拟助手和大型语言模型在术后护理中的比较分析
摘要：在术后护理中，患者教育和随访对于提高护理质量和满意度至关重要。人工智能虚拟助手 (AIVA) 和大型语言模型 (LLM)（如 Google BARD 和 ChatGPT-4）提供了使用自然语言处理 (NLP) 技术解决患者查询的途径。但是，信息的准确性和适当性在这些平台上有所不同，因此需要进行比较研究以评估它们在该领域的功效。我们进行了一项研究，将 AIVA（使用 Google Dialogflow）与 ChatGPT-4 和 Google BARD 进行比较，评估准确性、知识差距和响应适当性。与 BARD 和 ChatGPT-4 相比，AIVA 表现出卓越的性能，准确度明显更高（平均值：0.9），知识差距更小（平均值：0.1）。此外，AIVA 的回答在适当性方面获得了更高的李克特分数。我们的研究结果表明，与通用的 LLM 相比，像 AIVA 这样的专业 AI 工具在提供术后护理的精确和上下文相关信息方面更有效。虽然 ChatGPT-4 显示出良好的前景，但其表现各不相同，特别是在口头互动方面。这凸显了定制 AI 解决方案在医疗保健领域的重要性，准确性和清晰度至关重要。我们的研究强调了进一步研究和开发定制 AI 解决方案的必要性，以解决特定的医疗环境并改善患者预后。
DAWES-REDMAN算法在术语中摘要
方法：从牛津大学医院数据库中提取了37至42个妊娠周期的单胎怀孕期间的胎儿心率记录，1991年至2021年。具有重大数据差距或不完整的DAWES-REDMAN分析的轨迹被排除在外。对于十个不良结果，仅考虑交付前48小时内执行的痕迹，与临床决策实践保持一致。使用基于临床指标的严格包含和排除标准建立了健康的队列。倾向得分匹配，控制胎龄和胎儿性别，确保了健康和不利结果同类群体之间的平衡比较。DAWES-REDMAN算法对FHR痕迹的分类为“符合标准”（福祉的指标）或“未满足的标准”（表明需要进一步评估），以了解预测性能指标的评估。性能，并针对各种风险流行进行了调整。