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基于DeepSeek和知识库的医学科研管理智能问答系统构建与应用
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作者 姚丽波 苗俊杰 代敏 《中国卫生事业管理》 北大核心 2025年第8期920-924,共5页
目的:基于DeepSeek和知识库构建医学科研管理智能问答系统,以评估其作为人工智能工具在医学科研管理领域的实用性。方法:本研究基于多源异构数据构建了医学科研管理智能问答系统,通过集成科研流程文档、申报指南等管理性文件及DeepSeek... 目的:基于DeepSeek和知识库构建医学科研管理智能问答系统,以评估其作为人工智能工具在医学科研管理领域的实用性。方法:本研究基于多源异构数据构建了医学科研管理智能问答系统,通过集成科研流程文档、申报指南等管理性文件及DeepSeek大模型参数,构建结构化知识图谱。采用Sentence-transformers模型进行语义编码与向量化处理,建立可高效检索的向量知识库。用户问题经语义编码后,通过余弦相似度匹配检索相关知识片段,结合DeepSeek模型进行上下文推理生成最终回答。基于Open WebUI框架开发的交互界面具备多轮对话、分级权限管理功能,支持多终端访问的功能,保障数据安全性与服务便捷性。结果:本研究构建的医学科研管理智能问答系统经100项实测验证,实现3秒平均响应速度及91%准确率。系统精准解析科研申报条件、伦理审查等复杂问题,可提炼管理制度要点并标注引用来源。通过整合DeepSeek-R1模型,具备前沿领域分析(如肿瘤研究趋势)及管理政策问答等扩展功能。测试中发现专有名词理解存在局限,如经费类型识别偏差。结果表明,该系统显著提升科研管理效率,后续将优化知识库概念规范化处理以增强专业领域适应性。结论:本研究将DeepSeek大模型与本地化知识库融合,创新构建AI驱动的医学科研管理知识引擎,攻克了通用生成式AI在医疗领域存在的知识可靠性不足、数据安全风险及适配性差等核心问题。通过动态知识库整合多源数据和轻量化本地部署技术,实现科研管理流程智能化。未来将扩展伦理审查、经费管理等模块,完善知识图谱建设。该方案可为同类机构构建领域个性化智能科研管理系统提供参考。 展开更多
关键词 DeepSeek 智能问答 医学科研管理 大语言模型
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浅谈ChatGPT在医学科研管理中的应用实测及分析 被引量:1
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作者 姚丽波 苗俊杰 《中国卫生事业管理》 北大核心 2024年第9期1032-1037,共6页
目的:探讨ChatGPT在医学科研管理中的实际测试案例,并分析其应用效果,以评估其作为人工智能工具在医学科研管理领域的实用性和局限性。方法:使用ChatGPT4.0模型来执行多项任务,包括信息汇总与分析、数据处理及统计分析、项目计划设计。... 目的:探讨ChatGPT在医学科研管理中的实际测试案例,并分析其应用效果,以评估其作为人工智能工具在医学科研管理领域的实用性和局限性。方法:使用ChatGPT4.0模型来执行多项任务,包括信息汇总与分析、数据处理及统计分析、项目计划设计。提出特定问题给ChatGPT,并根据其回答的效果进行评价。使用场景包括对医学科研领域的研究热点进行分析,对科技政策和法规进行汇总、设计科研项目管理计划以及生成统计图表等。结果:ChatGPT在信息汇总与分析方面表现良好,能够提供关于医学研究热点和趋势的全面信息。在数据处理及统计分析方面,ChatGPT有效地辅助了科研统计分析,给出的Python程序经过多次调试最终运行成功。在项目计划设计方面,ChatGPT的表现未达到预期,反馈内容较为空洞,缺少创新和实质性内容。尽管在某些领域表现出便利性,但存在信息实时性不足、数据安全和准确性问题。结论:本研究通过实测,ChatGPT4.0模型在医学科研项目管理中的应用显示出潜力,特别是在信息汇总和初步数据分析方面。然而,它在处理复杂任务和提供最新、准确信息方面显示出局限。因此,ChatGPT可作为医学科研管理中的辅助工具,但需要与其他数据源和策略结合使用,以实现最佳的管理效果。随着GPT-4 Trubo和GPTs的发布,未来ChatGPT在医学科研管理中将具有良好的应用前景,助力医学科研管理高质量发展。 展开更多
关键词 ChatGPT 医学科研管理 实测与分析
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基于CiteSpace分析2011年-2020年全球肝癌免疫治疗研究领域的热点及趋势 被引量:3
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作者 张稚淳 孙力超 +2 位作者 孙秋月 彭亮 田古 《临床肝胆病杂志》 CAS 北大核心 2021年第12期2843-2848,共6页
目的通过文献计量学方法分析2011年—2020年全球肝癌免疫治疗领域的研究热点和研究趋势。方法选取Web of Science-SCI Expanded数据库,检索策略:#1 TS=(Liver Neoplasms OR Neoplasms,Hepatic OR Neoplasms,Liver OR Liver Neoplasm OR ... 目的通过文献计量学方法分析2011年—2020年全球肝癌免疫治疗领域的研究热点和研究趋势。方法选取Web of Science-SCI Expanded数据库,检索策略:#1 TS=(Liver Neoplasms OR Neoplasms,Hepatic OR Neoplasms,Liver OR Liver Neoplasm OR Neoplasm,Liver OR Hepatic Neoplasms OR Hepatic Neoplasm OR Neoplasm,Hepatic OR Cancer of Liver OR Hepatocellular Cancer OR Cancers,Hepatocellular OR Hepatocellular Cancers OR Hepatic Cancer OR Cancer,Hepatic OR Cancers,Hepatic OR Hepatic Cancers OR Liver Cancer OR Cancer,Liver OR Cancers,Liver OR Liver Cancers OR Cancer of the Liver OR Cancer,Hepatocellular)AND#2 TS=(Immunotherapy OR Immunotherapies OR Immunity therapy),时间跨度:2011年—2020年,文献类型:Article,语种:English。通过CiteSpace软件对2011年—2020年肝癌免疫治疗领域发表文献的年度、国家、机构、作者、期刊、基金分布、被引情况以及关键词等进行可视化分析,分析该领域文献关键词词频、中心性和聚类情况。结果共纳入1972篇肝癌免疫治疗文献,分析结果显示,中国是发文量最多的国家,中山大学是发文量最多的机构,Journal for Immunotherapy of Cancer是发文量最多的期刊。肿瘤相关巨噬细胞、溶瘤病毒(如腺病毒)、肿瘤疫苗、过继免疫细胞、免疫检查点抑制剂及免疫联合治疗是当前该领域研究热点。肿瘤疫苗→溶瘤病毒免疫治疗→过继免疫细胞治疗→免疫检查点抑制剂治疗是该领域的研究趋势。结论近10年来,肝癌免疫治疗研究不断发展,随着新的肿瘤疫苗、溶瘤病毒和免疫检查点抑制剂的研发,免疫检查点抑制剂的改进,以免疫治疗为基础的联合治疗有望进一步提高肝癌的临床疗效。 展开更多
关键词 肝细胞 免疫疗法 文献计量学 CITESPACE
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