医学大语言模型的应用现状与发展趋势研究

综述了大语言模型在医学领域的研究进展、应用现状、面临的挑战及未来发展方向。文章梳理了大语言模型的概念和发展历程,概述了其在医学领域应用的技术原理,在医疗实践、医学教育等场景中的应用情况,探讨了医学大语言模型的未来发展方向,及其面临的隐私和安全问题、数据集规模等挑战。

医学人工智能新基建的应用发展研究

本研究调研了人工智能在医学领域的应用发展现状,分析了目前医学人工智能的发展情况及面临的挑战,提出医学人工智能新基建的概念及其应用发展目标与对策,涵盖医学大数据汇聚与治理、云计算与大语言模型、医疗健康协同服务、医学人工智能教学科研等方面。期望促进健康医疗大数据资源的汇聚、融合、交互和共享,推动数据治理、临床辅助诊断、医院智慧管理、专科专病数据库建设和智能药物研发等医学人工智能技术的应用与创新,为健康医疗基础设施建设提供战略支撑。

基于PSO-XGBoost机器学习模型的中老年人PCNL术后结石残留预测研究

目的:基于粒子群优化算法(PSO)的XGBoost模型(PSO-XGBoost)预测中老年患者经皮肾镜碎石术(PCNL)后的泌尿系统结石残留情况。方法:选取2014年1月至2018年12月在某三级甲等医院接受PCNL治疗的596例中老年肾结石患者为研究对象。将数据集按7:3的比例随机分为训练集和测试集,建立PSO-XGBoost模型,以准确度、精准度、召回率、F1值和ROC曲线下面积(AUC)等指标评估模型性能。结果:PSO-XGBoost模型预测PCNL术后泌尿系统结石残留的准确度、精准度、召回率、F1值和AUC均优于支持向量机、近邻算法、决策树和BP神经网络模型。结论:PSO-XGBoost模型可更快、更准确地预测中老年患者PCNL术后是否有泌尿系统结石残留,为制定术后个性化治疗、护理方案提供参考。

对生物识别技术辅助下推进以数治税的思考

《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出,研究同新业态相适应的税收制度。新业态带来的商业流程、服务模式、产品形态的创新,具有数据要素化、行业边界和交易性质模糊化、自然人纳税主体显著增加且更加分散等鲜明特征。

忽若星光满天

梦想是我们每个人的力量源泉和精神支柱。——题记我的梦想就是成为一名优秀的电脑编程人员,虽然这个梦想简单而微不足道,但我觉得,在现代社会,几乎一切都离不开电脑。无论是电子产品、电动玩具、家用电器、军事教育……这些都离不开电脑编程人员的辛勤劳动。这便是我的梦想,做一个电脑编程人员。这个行业涉及技术领域多,信息量大,视野开阔;在技术水平上,我会努力把握计算机技术发展的大方向,