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标签:精神科诊断×
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
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AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月1日
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AITOP6月1日 00:09
OpenAI 发起“Codex for Open Source”:免费赠送 6 个月 Pro 订阅,开源维护者能否迎来 AI 变革?
5月29日
08:02
AITOP5月29日 08:02
Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了!Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型,长时间任务不跑偏、不废话、不中断,像一个资深工程师一样默默干活,从功能开发到漏洞清扫全包圆,你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”,现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸,被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队,这个模型建议直接上手,效率差距肉眼可见……Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?
5月21日
09:46
09:46arXiv cs.AI@Fernando Ortega, Raúl Lara-Cabrera, Jorge Dueñas-Lerín, Alejandro de la Torre-Luque, Mercé Salvador Robert, Enrique Baca-García
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该研究利用自然语言处理与机器学习技术,将自由文本的精神科诊断描述自动映射到国际疾病分类(ICD)编码。研究基于14.5万条西班牙语精神科描述数据集,比较了从词袋模型、TF-IDF到大型语言模型(如e5_large、BioLORD、Llama-3-8B)等多种文本表示方法。结果显示,基于Transformer的嵌入方法在捕捉隐含语义和医学术语方面显著优于传统方法,其中e5_large模型通过端到端微调取得了0.866的F1_micro最高分。研究强调,将LLM适配到特定临床术语对于克服“长尾”标签分布和精神科话语的固有歧义至关重要。
论文NLPICD编码精神科诊断大型语言模型临床文本

推荐理由:精神科医生和医疗编码员每天面对大量诊断文本,这项研究展示了如何用LLM自动化ICD编码,大幅减轻行政负担。做医疗NLP或临床信息学的团队值得关注其方法。
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