智能临床记录：利用生成式人工智能创建以患者为中心的病历

全面详实的临床记录对于提供高效的医疗服务至关重要，然而，繁琐的记录工作却给医护人员带来了沉重的负担，导致职业倦怠、医疗差错增加以及患者安全受到威胁。本文探讨了生成式人工智能 (AI) 在简化临床记录流程方面的潜力，尤其关注于生成 SOAP（主观、客观、评估、计划）和 BIRP（行为、干预、反应、计划）两种类型的病历。

我们以一个案例研究为例，展示了如何利用自然语言处理 (NLP) 和自动语音识别 (ASR) 技术来转录医患之间的对话，并结合先进的提示技术，利用大型语言模型 (LLMs) 生成临床记录草稿。研究结果突出了这种方法的优势，包括节省时间、提高记录质量以及加强以患者为中心的医疗服务。

此外，我们还讨论了相关的伦理问题，例如如何确保患者隐私和解决模型偏差，强调在医疗环境中部署生成式人工智能时必须采取负责任的态度。研究结果表明，生成式人工智能有潜力彻底改变现有的临床记录实践，减轻医护人员的行政负担，使其能够将更多精力集中于直接的患者护理。

1. 论文的研究目标及实际问题

研究目标：探索生成式人工智能（AI）在临床文档生成中的潜力，特别关注SOAP（Subjective, Objective, Assessment, Plan）和BIRP（Behavior, Intervention, Response, Plan）笔记的自动生成。

实际问题：临床文档编制耗时，给医疗专业人员带来沉重负担，影响患者安全和医疗质量。

问题的新颖性：将生成式AI应用于临床文档编制是一个较新的研究方向。

产业意义：有助于减轻医疗人员行政负担，使其能更专注于直接患者护理，从而提高医疗效率和质量。

2. 新思路、方法及模型

新思路：利用自然语言处理（NLP）和自动语音识别（ASR）技术转录患者-临床医生互动，并结合大型语言模型（LLMs）生成结构化临床笔记。

关键方法：高级提示技术，包括零次学习和一次学习，以指导LLMs生成准确和结构化的临床笔记。

特点与优势：与之前的AI生成临床笔记方法相比，本研究更注重提升笔记的质量和准确性，以及确保患者数据的隐私和安全。

3. 实验验证及结果

实验设计：使用合成数据和YouTube上的教育视频模拟真实临床场景，评估四种LLMs（GPT-3.5 Turbo, GPT-4 Turbo, Claude V3, Mixtral8x7b Instruct）在生成SOAP和BIRP笔记方面的性能。

实验数据：通过ROUGE-1 F1分数评估模型性能，显示GPT-4 Turbo在SOAP和BIRP笔记生成方面表现最优。

结果支持假设：实验结果表明，生成式AI能有效应用于临床文档生成，减轻医疗人员负担，提高文档质量。

4. 论文贡献、影响及应用场景

论文贡献：展示了生成式AI在临床文档生成中的巨大潜力，并提出了一套有效的解决方案。

产业影响：将推动医疗信息化发展，提升医疗效率和质量，为医疗产业带来革命性变化。

应用场景：可广泛应用于各类医疗机构，特别是需要高效、准确临床文档支持的领域。

工程师关注点：应关注NLP、ASR及LLMs技术的发展和应用，以及如何将这些技术有效集成到临床文档管理系统中。

5. 未来探索方向及投资机会

探索方向：包括提高数据质量和代表性、增强模型解释性和透明度、确保模型可靠性和鲁棒性等。

投资机会：随着生成式AI在临床文档生成中的应用不断扩展，相关技术和解决方案的开发将成为新的投资热点。

6. 论文不足及存疑之处

不足：实验数据主要基于合成数据，对真实临床场景的模拟可能存在局限。

存疑：模型生成的临床笔记质量仍需通过更严格的临床验证，以确保其准确性和可靠性。

7. 非技术背景读者的启示与背景知识

启示：尽管没有技术背景，但了解生成式AI在临床文档生成中的应用及其潜在影响，有助于非技术背景读者把握医疗信息化的发展趋势和商业机会。

背景知识：建议补充了解NLP、ASR及LLMs的基本概念和应用场景，以及医疗信息化的最新发展趋势。

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SkinCAP：一个包含丰富医学标注的多模态皮肤病学数据集

皮肤病是全球第四大常见疾病，影响着约三分之一的全球人口，给全球健康带来了沉重负担。近年来，人工智能 (AI)，尤其是深度学习 (DL) 和基于视觉的大型语言模型 (VLLMs)，已广泛应用于皮肤病诊断领域。这些技术正越来越多地用于皮肤病分类和皮肤病变分割等任务。

然而，目前皮肤病分类领域的研究主要集中在仅凭图像视觉信息对皮肤病进行分类，而忽略了对这些疾病的医学特征和临床描述的关注。这种忽视严重限制了现有方法在皮肤病诊断中的可解释性。SkinGPT-4是目前唯一一个利用包含 VLLMs 的大规模多模态数据集进行训练的皮肤病评估方法。SkinGPT-4 不仅能够提供皮肤病图像的描述，还能以自然语言与用户进行交互。然而，由于隐私问题，SkinGPT-4 使用的专有数据无法公开，阻碍了该领域开源研究的进展。

虽然目前已有一些公开数据集，如 ISIC、Dermnet、XiangyaDerm 、Fitzpatrick 17k 和 Diverse Dermatology Images (DDI) ，但它们主要提供简单的分类标签，缺乏全面的医学描述（表 1）。SKINCON 是唯一一个由皮肤科医生使用 48 个临床概念进行密集标注的公开医学数据集。然而，SKINCON 中图像的标注是基于属性级别的，无法完全捕捉皮肤病的细微特征，与皮肤科医生基于自然语言的诊断报告存在显著差异。

据我们所知，目前还没有公开的皮肤病数据库能够同时提供自然语言的全面医学描述和皮肤病图像。像 SkinGPT-4 这样的研究表明，开放获取此类数据对于推动多模态 LLMs 在皮肤病诊断领域的研究具有巨大潜力。在本研究中，我们选取了来自 Fitzpatrick 17k 皮肤病数据集和 Diverse Dermatology Images 数据集的 4,000 张图像，并由多中心委员会认证的皮肤科医生进行了密集标注，包括丰富的医学描述或图片说明，最终创建了包含 4,000 个样本的 SkinCAP 数据集。值得注意的是，SkinCAP 是全球首个此类数据集（表 1），可在https://huggingface.co/datasets/joshuachou/SkinCAP 公开获取。

1. 研究目标及实际问题

研究目标：构建一个包含丰富医学描述的自然语言标注的多模态皮肤病数据集，以提高皮肤病诊断中人工智能方法的可解释性。

实际问题：现有的皮肤病数据集在包含概念级别的元标签和丰富的医学自然语言描述方面存在不足，这阻碍了基于大型语言模型方法在皮肤病诊断领域的进步。

是否是新问题：是，现有的数据集普遍缺乏详细的医学描述和标注。

对产业发展的重要意义：有助于推动皮肤病诊断技术的精准化和智能化，提高诊断效率和准确性，满足日益增长的医疗需求。

2. 新思路、方法或模型

新思路：提出了SkinCAP数据集，该数据集通过皮肤科医生的多中心标注，包含了丰富的医学描述和标注。

解决方案关键：数据集的质量和标注的准确性是关键，SkinCAP由多名经验丰富的皮肤科医生进行标注，保证了数据的准确性和可靠性。

特点和优势：与之前的皮肤病数据集相比，SkinCAP具有最广泛的皮肤病类型覆盖、最全面的自然语言标注以及最丰富的医学上下文信息。

3. 实验验证及结果

实验设计：通过收集和标注皮肤病图像，构建SkinCAP数据集，并利用该数据集进行皮肤病诊断模型的训练和验证。

实验数据：SkinCAP包含4000张皮肤病图像，代表178种皮肤病类型，涵盖所有皮肤色调。

实验结果：SkinCAP为训练多模态大型语言模型提供了宝贵资源，有助于提升皮肤病评估的准确性。

支持科学假设：实验验证了SkinCAP数据集在提升皮肤病诊断模型性能方面的有效性。

4. 论文贡献、影响及应用场景

论文贡献：首次提出了包含丰富医学描述的自然语言标注的多模态皮肤病数据集。

产业影响：有助于推动皮肤病诊断技术的智能化发展，提升医疗效率和质量。

应用场景：适用于训练多模态大型语言模型，实现皮肤病的自动化诊断和评估。

商业机会：为开发智能化皮肤病诊断系统提供了数据支持，开辟了新的市场领域。

工程师关注点：关注数据集构建、模型训练和验证的技术细节，以及如何将研究成果应用于实际医疗场景中。

5. 未来探索与挑战

探索方向：如何利用SkinCAP数据集进一步优化多模态大型语言模型，提高皮肤病诊断的准确性和效率；拓展数据集应用范围，探索更多潜在应用场景。

挑战：数据集的持续更新和维护，确保数据质量和标注的准确性；模型的泛化能力和鲁棒性提升，应对复杂多变的实际医疗场景。

新技术与投资机会：人工智能技术在医疗领域的应用将持续拓展，为相关领域带来投资机会。

6. 论文不足与存疑

不足：论文未提及数据集的长期更新和维护计划，以及模型在实际医疗场景中的应用效果验证。

存疑：尽管数据集在标注准确性方面得到了保证，但仍需进一步验证模型在实际应用中的性能和鲁棒性。

7. 非技术背景读者的启发与背景知识补充

启发：了解了数据在推动人工智能技术发展中的关键作用，以及跨学科合作在解决复杂问题中的重要性。

背景知识补充：需要了解皮肤病诊断领域的基本知识，以及人工智能技术在医疗领域的应用现状和发展趋势。

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通过多模态数据集提升不良药物事件检测：语料库构建与模型开发

不良药物事件（ADEs）的挖掘在药物警戒中扮演着重要角色，通过识别药物的潜在风险、促进不良事件的早期发现以及指导监管决策来提升患者的安全性。传统的 ADE 检测方法虽然可靠，但速度较慢，不易适应大规模操作，且信息量有限。随着社交媒体内容、生物医学文献和电子病历（EMR）等数据源的急剧增加，从这些非结构化文本中提取相关的 ADE 信息变得尤为重要。之前的 ADE 挖掘研究主要集中在文本方法上，忽略了视觉线索，从而限制了对背景的理解，影响了准确解释。为解决这一问题，我们提出了一个多模态不良药物事件（MMADE）检测数据集，将 ADE 相关的文本信息与视觉辅助信息结合起来。此外，我们引入了一个框架，利用 大型语言模型（LLMs） 和 视觉语言模型（VLMs）的能力，通过生成描述 ADE 的医学图像的详细说明，帮助医疗专业人员视觉识别不良事件。利用我们的 MMADE 数据集，我们展示了整合图像视觉线索以提高整体表现的重要性。这种方法对患者安全性、 ADE 认知和医疗可及性具有重要意义，为个性化医疗的进一步探索奠定了基础。本研究中使用的代码和数据集已公开。

1. 论文的研究目标及实际问题

研究目标: 提升不良药物事件（ADE）检测的效率与准确性，通过结合文本与图像数据的多模态数据集（MMADE）来丰富药物副作用的识别。

实际问题: 传统ADE检测方法受限于单一数据源，难以适应大规模和实时性的需求，且对视觉线索的忽视可能导致检测的不完整和不准确。

是否为新问题: 是的，这是一个较新的问题，之前的研究主要集中于文本数据，忽略了视觉信息的重要性。

重要意义: 对于提高患者安全、增强ADE意识、促进个性化医疗发展具有重要影响。

2. 新的思路、方法及模型

新思路: 结合文本与图像的多模态数据集（MMADE）用于ADE检测，以弥补传统方法的不足。

方法: 引入大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs），特别是利用InstructBlip等模型对医疗图像进行详细的描述生成，辅助专业人员从视觉上识别ADE。

关键: 多模态数据的融合使用，以及通过专门的模型进行图像文本的共同理解和生成。

优势: 与之前方法相比，提供了更丰富、更准确的ADE信息，有助于提升医疗服务的全面性和精确性。

3. 实验设计与验证

实验设计: 利用收集的多模态数据集（MMADE）进行模型训练与测试，对比不同模型（包括LSTM+VGG16、LSTM+ResNet50、BLIP、GIT、InstructBLIP）的性能。

实验数据: 包含1,500个关于药物及其副作用的图像与文本对。

实验结果: InstructBlip在各项评价指标（如BLEU、ROUGE、BERTScore、MoverScore）上均表现出最优性能，表明其在ADE检测任务中的有效性。

4. 论文贡献、影响及应用场景

贡献: 提出了MMADE多模态数据集，展示了整合视觉线索对于ADE检测的重要性；引入并优化了基于LLMs和VLMs的ADE检测方法。

影响: 将促进ADE检测技术的进一步发展，提高医疗服务的质量和效率；为个性化医疗提供了新的可能性。

应用场景: 可应用于电子病历系统、药物监管、患者教育等多个方面。

商业机会: 对于提供医疗信息化服务、药物安全监控解决方案的企业具有潜在商业价值。

5. 未来探索与挑战

值得探索的问题: 如何进一步扩大MMADE数据集，包括涵盖更多类型的ADE和内部身体条件的数据；如何提升模型对于复杂医疗图像的解析能力。

挑战: 数据隐私和伦理问题；跨模态信息融合的技术挑战；模型对特定医疗领域的适应性问题。

6. 论文不足及存疑之处

不足: 数据集主要集中于外部身体条件，缺乏内部条件数据；未对模型在不同语言和文化背景下的性能进行充分验证。

存疑: 模型在特定复杂病例下的准确性和鲁棒性需要进一步验证。

7. 非技术背景读者的启发与需补充知识

启发: 医疗信息化领域的发展潜力巨大，尤其是结合人工智能技术的创新应用；跨领域合作对于推动技术突破至关重要。

需补充知识: 药物安全监管的基本知识；医疗信息化的发展历程和现状；人工智能技术在医疗领域的应用实例。

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PediatricsGPT：用于儿科应用的中文医疗助手大型语言模型

开发智能儿科咨询系统在提高诊断效率方面具有广阔前景，尤其是在医疗资源匮乏的中国。尽管最近中文医学大型语言模型（LLMs）取得了进展，但在儿科应用中的表现仍不尽如人意，原因在于指令数据不足和训练过程不够完善。为了解决这些问题，本文构建了 PedCorpus，这是一个包含超过 30 万条来自儿科教科书、指南和知识图谱资源的高质量多任务指令数据集，以满足多样化的诊断需求。基于 PedCorpus，我们提出了 PediatricsGPT，这是首个通过系统且稳健的训练流程构建的中文儿科大型语言模型助手。在连续预训练阶段，我们引入了一种混合指令预训练机制，以解决 LLM 在医学领域适应过程中的知识不一致问题。接下来，我们采用全参数监督微调（SFT）将通用医学知识整合到模型中。然后，我们设计了直接跟随偏好优化，以提升模型生成类似儿科医生的人文响应。在参数高效的二次 SFT 阶段，我们提出了通用与特定专家策略相结合的方法，以解决医学全科医生和儿科专家能力之间的冲突。根据各种指标、GPT-4 和医生在不同下游任务中的评估结果，PediatricsGPT 在各方面都优于以往的中文医学 LLMs。我们的模型和数据集将开源，以促进社区开发。

1. 论文研究目标及问题

• 研究目标：开发智能儿科咨询系统，提高诊断效率，特别是在医疗资源稀缺的中国。
• 实际问题：现有LLMs在儿科医疗领域表现不佳，由于儿科专业知识的缺乏和训练过程的脆弱性。
• 是否是新问题：儿科医疗资源的稀缺性一直是行业面临的挑战，结合LLMs的儿科应用是相对较新的研究方向。
• 对产业发展的意义：有助于推动医疗信息化发展，提升儿科医疗服务质量，优化医疗资源配置。

2. 论文提出的新思路、方法及模型

• 新思路：构建高质量儿科医疗指令数据集PedCorpus，以支持多任务的儿科诊断需求。
• 方法：提出了PediatricsGPT模型，基于系统性和鲁棒性的训练流程，包括连续预训练、全参数监督微调、人类偏好对齐和参数高效二次微调。
• 模型关键：PediatricsGPT结合了儿科专业知识和医学通识，通过混合指令预训练机制弥合了基础模型内部知识与注入医学知识之间的不一致性。
• 特点和优势：与之前的医疗LLMs相比，PediatricsGPT在儿科专业领域的表现更优，通过多方面的实验验证其有效性。

3. 实验设计及结果

• 实验设计：论文在多个儿科医疗基准上进行了实验，包括知识问答、基于证据的诊断和治疗推荐任务。
• 实验数据：使用了超过30万条来自儿科教科书、指南和知识图谱的指令数据，以及真实医患对话数据。
• 实验结果：PediatricsGPT在各项指标上均优于现有中文医疗LLMs，与GPT-3.5-turbo相比也展现出竞争性能。

4. 论文贡献、业界影响及应用场景

• 论文贡献：提出并验证了PediatricsGPT模型，为儿科医疗领域提供了一种新的智能助手解决方案。
• 业界影响：有助于提升儿科医疗服务的智能化水平，优化医疗资源配置，提高诊断效率和患者满意度。
• 应用场景：适用于在线医疗咨询、儿科诊断辅助、治疗推荐等多个场景。
• 工程师应关注：模型的训练流程、数据集的构建方法、模型在真实场景中的应用效果及优化。

5. 未来研究方向和挑战

• 未来探索问题：包括模型的安全性和鲁棒性提升、跨语言支持、多模态交互等。
• 挑战：如何有效应对模型操纵、隐私保护、数据偏见等问题。
• 新技术和投资机会：围绕智能医疗、健康大数据、隐私计算等领域的技术创新和商业模式探索。

6. 论文的不足及存疑

• 不足：论文主要关注中文环境下的儿科医疗应用，对多语言支持和全球推广的考虑不足。
• 存疑：模型在实际部署中可能面临的安全风险、数据隐私保护等问题需要进一步验证和研究。

7. 从非技术背景读者角度的启发

• 学到什么：了解LLMs在医疗领域的潜力和挑战，认识到数据质量和模型训练流程对模型性能的重要性。
• 启发：思考如何将先进技术应用于实际问题解决中，关注跨学科融合的创新机会。
• 需补充知识：医学基础知识、人工智能原理及医疗信息化发展趋势。

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ECG 语义集成器（ESI）：采用 LLM 增强的心脏病学文本预训练的基础 ECG 模型

利用深度学习在心电图（ECG）分析中已经显著提高了心脏健康诊断的准确性和效率。通过在语义理解、尤其是特征提取和表示学习方面的能力，本研究提出了一种新的多模态对比预训练框架，以提升12导联ECG信号表示的质量和稳定性。我们的框架包括两个关键部分：心脏查询助手（CQA）和ECG语义集成器（ESI）。CQA结合了一个检索增强生成（RAG）管道，利用大型语言模型（LLMs）和外部医学知识生成详细的ECG文本描述，这些文本包含了人口统计和波形模式的信息。ESI结合了对比损失和字幕损失来预训练ECG编码器，从而增强其表示能力。我们通过心律失常检测和基于ECG的个体识别等下游任务验证了我们的方法。实验结果显示，在这些任务中，我们的方法相对于强基线有显著改进，这些基线包括监督和自监督学习方法以及之前的多模态预训练方法。我们的研究展示了结合多模态预训练提升ECG信号分析的潜力。

1. 论文的研究目标及实际问题

研究目标：论文旨在通过深度学习提高心电图（ECG）分析的准确性和效率，从而改进心脏健康诊断。

实际问题：ECG信号的自动分析长期受限于特征提取和表示学习的质量，论文提出通过多模态对比预训练框架来提升ECG信号表示的质量。

问题的新颖性与重要性：这是一个新问题，因为尽管深度学习在ECG分析中应用广泛，但如何结合其他模态信息（如文本描述）来增强ECG信号的语义理解尚未得到深入研究。这对于推动医疗信息化及AI在心脏健康诊断中的应用具有重要意义。

2. 论文提出的新思路、方法或模型

新方法：论文提出了一个包含Cardio Query Assistant (CQA)和ECG Semantics Integrator (ESI)的两阶段多模态对比预训练框架。CQA使用检索增强生成方法生成ECG的详细文本描述，ESI则整合对比性和描述性损失来预训练ECG编码器。

关键点：关键在于通过CQA生成的富文本描述来增强ECG信号的语义理解，进而利用ESI框架中的对比性学习和描述性任务来学习更鲁棒的ECG表示。

特点与优势：与之前仅依赖ECG信号波形的方法相比，该方法结合了文本模态信息，使得模型能够学习到更丰富、更具临床意义的ECG表示。

3. 实验设计与结果

实验设计：论文通过心律失常检测和基于ECG的主体识别两个下游任务来验证所提方法的有效性。实验采用了多个公开数据集，并对比了监督学习和自监督学习基线方法。

实验数据与结果：结果显示，论文提出的方法在心律失常检测任务上相比先前方法实现了AUC得分的提高，同时在ECG主体识别任务上也取得了显著的性能提升。这些结果证明了所提方法的有效性。

4. 论文的贡献、影响与应用

贡献：论文提出了一个新的多模态对比预训练框架，显著提高了ECG分析的准确性。

影响：研究成果将推动医疗信息化及AI在心脏健康诊断领域的应用，为医生提供更准确、更高效的诊断工具。

应用场景与商业机会：潜在的应用场景包括实时心律失常监测、个性化健康管理等。商业机会可能包括开发基于该技术的医疗设备和软件服务。

工程师关注点：工程师应关注如何将多模态学习技术应用于医疗领域，以及如何结合临床需求优化模型设计。

5. 未来研究方向与挑战

未来方向：进一步研究如何结合更多模态信息（如患者历史数据、遗传信息等）来进一步提升ECG分析的准确性；探索将该技术应用于更广泛的健康监测和诊断场景。

挑战：如何有效整合不同模态的信息；如何确保模型在不同数据集和临床环境下的泛化能力；以及如何处理隐私和数据安全等问题。

6. 论文不足与进一步验证

不足：论文主要基于10秒长的ECG信号进行预训练，未探讨不同长度ECG信号对模型性能的影响；此外，未详细讨论模型在不同临床环境下的适用性和鲁棒性。

进一步验证：未来研究需要验证模型在处理更长或更复杂的ECG信号时的性能；同时需要在多个临床数据集上进行测试，以评估模型的泛化能力和鲁棒性。

7. 非技术背景读者的启发与背景知识补充

启发：作为非技术背景读者，可以从论文中了解到多模态学习在医疗领域的应用潜力和价值，以及如何通过跨学科融合推动技术进步和产业发展。

背景知识补充：建议补充了解心电图（ECG）基础知识、深度学习在医疗领域的应用案例以及医疗信息化和AI技术的最新发展趋势。

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转载须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明.