基于ChatGLM急性缺血性卒中大血管闭塞的识别与诊断 Identification and Diagnosis of Large Vessel Occlusion in Acute Ischemic Stroke Based on ChatGLM
目的 探索基于急诊电子病历信息利用大语言模型ChatGLM在急性缺血性卒中患者中进行大血管闭塞识别及诊断的可行性和准确性。 方法 选取2016年1月—2024年1月连续就诊于清华大学附属北京清华长庚医院急诊神经科的发病在24 h内的急性缺血性卒中病例，根据头颈部血管检查（CTA/MRA/DSA）区分大血管闭塞和非大血管闭塞。依托于ChatGLM模型，利用提示词功能、指令微调、检索增强生成等技术给出推理过程和诊断结果，并探索不同的推理过程判断大血管闭塞的准确率、敏感性和特异性，由Python统一实现，用于表示模型的推理性能。 结果 共纳入连续就诊的急性缺血性卒中患者935例，其中大血管闭塞2...
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Editorial Department of Chinese Journal of Stroke
2025-01-01
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| Series: | Zhongguo cuzhong zazhi |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.chinastroke.org.cn/CN/10.3969/j.issn.1673-5765.2025.01.009 |
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