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

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: 宋晓微1，尹伟2，李佳褀3，魏宸铭1，王玥明1，邳靖陶1，陈乐1，高策舒1，马为之3，武剑1，4 (SONG Xiaowei1, YIN Wei2, LI Jiaqi3, WEI Chenming1, WANG Yueming1, PI Jingtao1, CHEN Le1, GAO Ceshu1, MA Weizhi3, WU Jian1,4 )
Format: Article
Language:zho
Published: Editorial Department of Chinese Journal of Stroke 2025-01-01
Series:Zhongguo cuzhong zazhi
Subjects:
缺血性卒中
大血管闭塞
大语言模型
推理
ischemic stroke
large vessel occlusion
large language model
inference
Online Access:https://www.chinastroke.org.cn/CN/10.3969/j.issn.1673-5765.2025.01.009
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