ChatGPT相关领域研究发展态势的专利数据分析

为探索ChatGPT相关领域的研究热点和发展方向,基于智慧芽专利数据库2014—2023年国内外ChatGPT相关领域的专利数据进行研究。分析发现北京市和广东省位于我国ChatGPT相关研究第一梯队;存在以腾讯公司为核心的合作网络,但企业和高校、科研院所间的产学研合作较少;中国在ChatGPT相关领域的专利技术体系较为丰富,但硬件方面的专利技术偏少,在智能设备、ChatGPT领域理论深度学习等方面有很大欠缺;特殊数据处理应用、数字数据信息检索、商业这3个领域是重点关注领域;虚拟助理、智能机器人、语音交互、穿戴设备等可能是潜在技术机会领域。因此,应注重硬件与软件的协同发展;鼓励在芯片、传感器等硬件方面的创新研究;针对不同行业和应用场景,共同研发集成ChatGPT技术的智能设备,开发定制化的ChatGPT解决方案;加强国际合作,共享技术资源,共同推进技术进步。

血培养中不同菌属细菌阳性报警时间在鉴别血流感染和采血污染中的意义

目的研究血培养中不同菌属细菌阳性报警时间在鉴别血流感染(bloodstream infection,BSI)和采血污染中的效果及临床意义。方法回顾性分析我院自2017年5月~2020年5月收集的血培养阳性样本1237份,分析血培养阳性样本的病原菌分布及阳性菌株的报警时间。结果阳性预警共109份,假阳性6份,获得103株病原菌,阳性率为8.33%(103/1237);其中病原菌组(血流感染)61株(59.22%);污染菌组(采血污染)42株(40.78%)。病原菌组与污染菌组比较,大肠埃希菌、肺炎克雷伯菌菌株报阳时间较短,差异具有统计学意义(P<0.05)。病原菌组与污染菌组比较,金黄色葡萄球菌、凝固酶阴性葡萄球菌菌株报阳时间较短,差异具有统计学意义(P<0.05)。病原菌组与污染菌组真菌报阳时间比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论血培养报警时间在早期判断不同病原菌污染或者采血污染方面具有较高的应用价值,能够为临床医生准确选择抗菌药物提供合理的依据。