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医疗领域的大型语言模型综述
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作者 肖建力 许东舟 +4 位作者 王浩 刘敏 周雷 朱林 顾松 《智能系统学报》 北大核心 2025年第3期530-547,共18页
深度学习是人工智能领域的热门研究方向之一,它通过构建多层人工神经网络模仿人脑对数据的处理机制。大型语言模型(large language model,LLM)基于深度学习的架构,在无需编程指令的情况下,能通过分析大量数据以获得理解和生成人类语言... 深度学习是人工智能领域的热门研究方向之一,它通过构建多层人工神经网络模仿人脑对数据的处理机制。大型语言模型(large language model,LLM)基于深度学习的架构,在无需编程指令的情况下,能通过分析大量数据以获得理解和生成人类语言的能力,被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智慧医疗、智慧交通等诸多领域。文章总结了LLM在医疗领域的应用,涵盖了LLM针对医疗任务的基本训练流程、特殊策略以及在具体医疗场景中的应用。同时,进一步讨论了LLM在应用中面临的挑战,包括决策过程缺乏透明度、输出准确性以及隐私、伦理问题等,随后列举了相应的改进策略。最后,文章展望了LLM在医疗领域的未来发展趋势,及其对人类健康事业发展的潜在影响。 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 TRANSFORMER 大型语言模型 智慧医疗 数据分析 图像处理 计算机视觉
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高中生肠易激综合征现状调查及影响因素研究 被引量:3
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作者 王明秀 张钧凯 +3 位作者 徐炜 范晓洁 李飞 邓国英 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2022年第12期1506-1511,共6页
背景近年来,随着学业压力的增加,高中生熬夜、饮食及作息不规律等状况屡见不鲜,导致高中生肠易激综合征(IBS)的发病率呈逐年上升趋势。该疾病病程长,症状长期反复发作,治疗效果不理想,严重影响患者的生活质量,并造成相应的经济负担和社... 背景近年来,随着学业压力的增加,高中生熬夜、饮食及作息不规律等状况屡见不鲜,导致高中生肠易激综合征(IBS)的发病率呈逐年上升趋势。该疾病病程长,症状长期反复发作,治疗效果不理想,严重影响患者的生活质量,并造成相应的经济负担和社会负担。目的调研高中生IBS的发病现状和流行病学信息,分析其危险因素,并为制定切实可行的治疗方案提供科学依据。方法采用整群随机抽样方法,于2020年7—8月对上海市、青海省、河南省、澳门特别行政区的高中生进行流行病学问卷调查,收集人口统计学信息、IBS患病情况、精神因素、睡眠习惯、生活习惯等相关信息。采用罗马Ⅳ诊断标准判断IBS发生情况,采用症状自评量表(SCL-90)量表调查精神因素,采用匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)调查睡眠习惯。采用SPSS 21.0软件分析高中生IBS发病的危险因素。结果共发放问卷5046份,回收有效问卷4793份,回收有效率为95.00%。4793例高中生中217例(4.50%)发生IBS。高年级、抑郁、焦虑、人际关系敏感、食用辛辣食物、跳餐、饮酒、睡眠环境过亮和有噪声、主观睡眠质量较差和很差、入睡时间≥15 min、睡眠时间<7 h、服用催眠药物、有日间障碍、PSQI总分≥7分是高中生发生IBS的危险因素(P<0.05)。结论IBS是高中生的常见病和多发病。高中生应注意规律饮食、学会疏导焦虑情绪、保证良好的睡眠质量,以便有效地减少IBS的发生。 展开更多
关键词 肠易激综合征 流行病学 危险因素 青少年 高中生
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