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
目的分析针刺联合间歇性导尿治疗宫颈癌根治术后尿潴留的临床疗效和安全性,为术后尿潴留的临床治疗提供参考。方法回顾性分析2019年9月至2021年12月在复旦大学附属妇产科医院行宫颈癌根治术且术后发生尿潴留并予针刺联合间歇性导尿治疗...目的分析针刺联合间歇性导尿治疗宫颈癌根治术后尿潴留的临床疗效和安全性,为术后尿潴留的临床治疗提供参考。方法回顾性分析2019年9月至2021年12月在复旦大学附属妇产科医院行宫颈癌根治术且术后发生尿潴留并予针刺联合间歇性导尿治疗患者的临床资料,观察残余尿量、针灸治疗时间、泌尿道感染情况,对针刺联合间歇性导尿方案的有效性和安全性进行评价。分析治疗时间与患者年龄、病理类型、手术病理分期、手术方式、治疗前保留尿管的时间、治疗前残余尿量、有无术后放疗、有无术后化疗、治疗前是否存在泌尿道感染和是否行输尿管支架置入术等情况的关系,从而分析影响治疗时间的相关因素。结果本研究共纳入156例患者,治疗后残余尿量<100 mL 132例、100~200 mL 7例、>200 mL 15例,治疗后排尿仍然非常困难者2例,总有效率89.1%,无明显不良事件发生。治疗时间2~17天,平均治疗时间为6.2天。治疗时间与术前尿管留置时长、残余尿量及术后放疗存在相关性(P<0.05)。结论针刺联合间歇性导尿治疗宫颈癌根治术后尿潴留具有较好的疗效,治疗时间较短,无明显不良反应,可作为术后尿潴留治疗的选择。展开更多
文摘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。
文摘目的分析针刺联合间歇性导尿治疗宫颈癌根治术后尿潴留的临床疗效和安全性,为术后尿潴留的临床治疗提供参考。方法回顾性分析2019年9月至2021年12月在复旦大学附属妇产科医院行宫颈癌根治术且术后发生尿潴留并予针刺联合间歇性导尿治疗患者的临床资料,观察残余尿量、针灸治疗时间、泌尿道感染情况,对针刺联合间歇性导尿方案的有效性和安全性进行评价。分析治疗时间与患者年龄、病理类型、手术病理分期、手术方式、治疗前保留尿管的时间、治疗前残余尿量、有无术后放疗、有无术后化疗、治疗前是否存在泌尿道感染和是否行输尿管支架置入术等情况的关系,从而分析影响治疗时间的相关因素。结果本研究共纳入156例患者,治疗后残余尿量<100 mL 132例、100~200 mL 7例、>200 mL 15例,治疗后排尿仍然非常困难者2例,总有效率89.1%,无明显不良事件发生。治疗时间2~17天,平均治疗时间为6.2天。治疗时间与术前尿管留置时长、残余尿量及术后放疗存在相关性(P<0.05)。结论针刺联合间歇性导尿治疗宫颈癌根治术后尿潴留具有较好的疗效,治疗时间较短,无明显不良反应,可作为术后尿潴留治疗的选择。
