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讯飞晓医APP是很好用的，而且还免费，就是还没推广开来，有使用需求的人都不了解。
【写在前面】EMNLP2022前段时间已经放榜，自己抽时间整理了一下该会议在医疗自然语言处理方向上的相关论文，放在这里，希望对大家有一定的帮助吧。还会继续更新，大家有兴趣的话可以持续关注。更多关于，请访问我的GitHub相关主页。最近重新整理一下仓库，把，有需要的可以直接从仓库下载，欢迎star～
医疗大模型是基于深度学习框架构建而成，其核心技术架构通常采用Transformer模型或其变体。Transformer模型以其独特的多头注意力机制而闻名，能够同步关注输入数据的不同部分，从而更精准地捕捉数据中的特征和关系。在医疗大模型中，这一机制尤为重要，它可以对海量的医疗数据进行深度分析，无论是患者的病历文本、影像数据，还是基因组信息，都能从中提取出有价值的信息，为后续的诊断和治疗提供有力支持。
VisionFM 是一个多模态多任务的视觉基础模型，专为通用眼科人工智能设计。通过预训练大量眼科图像，模型能够处理多种眼科成像模态，并在多种眼科任务中展现出专家级别的智能性和准确性。
（一）研究背景与意义在当今科技领域，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度蓬勃发展，不断渗透并重塑着众多行业的发展格局。其中，多模态输入输出作为AI技术的一个重要分支，正逐渐崭露头角并受到广泛关注。多模态输入输出旨在让系统能够同时处理来自多种不同模态的数据输入，如图像、文本、语音等，并可以相应地以多样化的模态形式输出结果，为用户提供更为丰富、直观且贴合需求的交互体验。在医疗信息产业这一关乎国计民生
基于大模型实现医疗实体识别自动标注
之前跟大家分享过一些Agent实战案例，今天用一张图带朋友们学完Agent智能体的核心要点，内容简洁，通俗易懂。看完后大家可以立马上手创造出各种各样的Agent智能体，最后分享下有人用Agent造了个GPT Plus。大家接触Agent智能体的时候肯定看过下面这张图。上面包含四个核心模块 Planning、Memory、Tools 和 Action。这四个模块的作用我们先不解释，我们再来一张实操图
结肠图像分析是诊断结肠癌的重要步骤，由于病理切片中细胞形状和边界的多样性，故存在困难。在本文中，我们提出了一种u型结肠癌分割网络，将深度可分卷积和形态学方法相结合，减少了模型参数的数量，有效提高了分割精度。我们利用序列卷积和外部焦点作为模型的底层架构，提高了全局和局部特征的能力。我们设计了跳跃连接，以形态学的方式融合编码器的特征，以增强形态学特征。引入边缘增强模块，利用形态学方法提取轮廓信息增强边
Fisher精确检验是一种在统计分析中经常使用的方法，旨在评估两个分类变量之间是否存在显著关系。与卡方检验相比，Fisher精确检验在处理低频观察值（如小于5）的情况下更为精确，因为卡方检验在这种情况下可能导致误差。然而，这种方法的计算复杂度较高，特别是在大样本或更高维度的列联表中。计算得p=0.0313，小于显著性水平（α=0.05），因此拒绝原假设，认为吸烟与该罕见疾病之间存在显著关联。当计算
本文在DeepLabV3基础上引入transformer作为主干网络；改进Transformer的残差结构 ，将残差模块分为两种结构，不同情况下使用不同的残差结构使得浅层信息映射到深层网络的频率加快，能更有效地提取舌象底层特征；在ASPP结构中引入concat操作之后添加ECA注意力机制，强化信息交互融合，有效进行局部和全局的特征提取，使得模型能更多关注舌体边缘等难分区域，获得更好的分割效果。
测序数据的表达矩阵通常包含了基因组数据分析的关键信息。一般来说，表达矩阵中的数据包括：基因表达水平： 表达矩阵中的每一行代表一个基因，每一列代表一个样本。矩阵中的每个元素通常表示相应基因在相应样本中的表达水平，可以是原始计数值或标准化后的表达值（如FPKM、TPM等）。样本信息： 表达矩阵中通常还包含了关于每个样本的信息，比如样本ID、类型（如对照组、实验组）、处理条件等。这些信息有助于进一步的数
以上内容来自 CSDN博主「wangchuang2017」部分中国高校生物信息学中心。
整理了 50 个眼科影像开源 AI 数据集，介绍这些眼科影像数据集的基本信息和下载地址。本文介绍用于分割任务的眼科影像数据集。
检索系统不仅用于RAG，还广泛应用于网络和企业搜索引擎、电商产品搜索、个性化推荐、社交媒体广告检索、档案系统、数据库、虚拟助手等领域。这些检索指标有助于评估和改进性能，从而更好地满足用户需求。
本研究旨在通过模拟临床筛查过程，开发一种可解释的AI系统，以确定ROP的严重程度。根据临床指南，整合分期、区域和“加号病变”的存在情况，推导出ROP的严重程度，通过病变类型提供分期信息，通过病变位置提供区域信息，并通过“加号病变”分类模型判断是否存在“plus”病变。
论文 “深度学习辅助早产儿视网膜病变筛查技术”。本文提出了一种基于深度学习和计算机视觉的鲁棒智能系统，用于自动检测视盘（Optical Disk, OD）和视网膜血管，并对高严重性（Zone-1）的ROP病例进行分类。使用 YOLO-V5 模型，能够准确地从早产儿眼底图像中检测出视盘。
这篇文章综述了大型语言模型（LLM）在医疗领域的应用、挑战及发展趋势。LLM通过高级的自然语言处理能力，能够理解和生成类似人类的语言，从而在提取电子健康记录、个性化治疗计划以及辅助诊断等方面显示出强大的潜力。然而，LLM的应用也伴随着一系列挑战，包括数据偏见、对人类监督的需求增加以及可能对医疗专业人员产生的影响等。文章强调了在医疗实践中使用LLM时需要考虑的伦理和法律问题，例如患者隐私和数据保护。
声压强度（MI）低声压（MI < 0.1）：基波 + 少量谐波（总占比约 40%）。中等声压（MI = 0.1 - 0.5）：以二次谐波为主（总占比 70% - 80%）。高声压（MI > 0.5）：宽频信号占主导（总占比 50% - 60%）。微泡类型含氟碳气体（如 SF₆）的微泡稳定性更高，谐波信号占比优于空气微泡。磷脂外壳微泡（如 SonoVue）弹性更佳，非线性响应更为显著。成像模式谐波成
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。希望这些信息对你有所帮助！1，PyDicom库的安装
想要弄清楚大模型到底是怎样训练出来的，我觉得了解一下GPT-1和GPT-3在构建及训练过程中有哪些异同？GPT-3相较于GPT-1有哪些改进和创新？或许是一个具象化“大模型训练”的不错选择。
2024年 Nature 子刊 scientific data 发表论文 “婴儿视网膜图像数据集和早产儿视网膜病变”，公开了一个婴儿智能视网膜病变（ROP）数据集，包括来自 188名新生儿的 6004 张视网膜图像。
近年来，大型语言模型在医疗领域展现出巨大潜力。GPT-4和MedPalm-2等闭源模型在医疗问答中表现出色，甚至成功通过美国医疗执照考试(USMLE)。同时，开源模型如MEDITRON、PMC-LLaMA等也在逐步缩小与闭源模型的差距。
AI赋能医疗行业的全流程，不仅提升了医疗服务的效率和质量，还大幅改善了患者的就医体验。通过大语言模型和多模态AI技术的深度应用，医疗服务正逐步实现智能化与精准化。未来，随着技术的不断进步，AI将在更多医疗场景中发挥作用，包括疾病预测、远程医疗和个性化健康管理，推动医疗行业迈向智慧医疗新时代。让AI成为医生的得力助手，让每位患者都能享受高效、精准的医疗服务！为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友，我特
基于主动健康的主动性、预防性、精确性、个性化、共建共享、自律性六大特征，华南理工大学未来技术学院-广东省数字孪生人重点实验室开源了中文领域生活空间主动健康大模型基座ProactiveHealthGPT。我们期望，生活空间主动健康大模型基座ProactiveHealthGPT 可以帮助学术界加速大模型在慢性病、心理咨询等主动健康领域的研究与应用。本项目为 生活空间健康大模型扁鹊（BianQue）。
在当今的医疗保健中，电子健康记录（EHRs）和日常文档记录对患者的护理至关重要。EHRs提供了患者的全面健康信息，包括病史、诊断和治疗。然而，由于EHR叙述内容繁多且复杂，容易导致医疗人员信息过载，进而增加诊断错误的风险。近年来，生成式大型语言模型（LLMs）在各类语言任务中的表现令人瞩目，但在医疗领域的应用面临诸多挑战，尤其是在减少诊断错误和避免对患者造成伤害方面。
KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）和GO（Gene Ontology）是两种常用的基因功能和通路富集分析方法，可以帮助研究人员理解基因集合中的功能和通路特征。以下是对KEGG/GO富集分析的简要介绍：KEGG富集分析：KEGG富集分析基于KEGG数据库，对基因集合中的基因进行功能注释和通路富集分析。通过将基因集合与KEGG数据库中的通路注释进
本次会议将探讨前沿技术，包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等，以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。通过邀请著名专家进行特邀报告、设置论文交流和研讨会，会议旨在促进学术界与工业界的深入合作与知识共享。我们诚挚欢迎您的参与，共同探讨计算机视觉的未来发展与挑战！
本文基于illumina官方发布的原理进行更细致讲解，更适合中国宝宝体质~
本案例集收录的大模型行业应用典范案例，基于面向各行业企事业单位、数字原生企业、各类数字化服务厂商征集精选而出，我们希望通过这些大模型行业应用典范案例的展示，能够挖掘大模型技术在不同行业中的成功应用，推动各行业智能化进程。随着人工智能和大数据技术的飞速发展，大模型技术在各行各业中的应用日益广泛，为提升产业智能化水平、优化业务流程和增强用户体验提供了强有力的技术支持。
4.保存项目，打开文件选项进行保存，然后选择auto save。记住必须是英文路径，不能有中文。一个最简单的Amira项目完成了，下一章会介绍如何建立Recipe，相当于封装成一个模块。1.打开Amira安装目录下的数据Foam.am图片，打开之后选择“um”选项。颜色反转之后，可以显示内部颗粒物。
常笑医学整理了2个临床常用的深静脉血栓（DVT）风险评估量表，包括深静脉血栓预警评估-Wells评分、深静脉血栓（DVT）Autar评估表。深静脉血栓形成（deep venous thrombosis，DVT）是血管外科的常见急症之一，尤以下肢DVT多见，且易并发肺栓塞（pulmonary embolism，PE），严重威及患者生命。深静脉血栓（DVT）是指血液在深静脉内不正常地凝结，在临床上只有
汉密顿焦虑量表(Hamilton Anxiety Scale，HAMA)由Hamilton于1959年编制，是精神科临床常用量表之一，特别适合于焦虑症状严重程度的评定。其特点是简便，效度高，易于分析，能相当直观地反映焦虑患者的主观感受，尤其是能将当前（状态焦虑）和一贯（特质焦虑）区分开来。焦虑和抑郁亚量表的分值为：0~7分属无症状，8~10分属可疑存在焦虑或抑郁，11~21分属肯定存在焦虑或抑郁。
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