ChiCTR2500100660
正在进行
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2025-04-14
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深静脉血栓
基于大语言模型的临床文本解析与神经外科住院患者深静脉血栓风险评分推理
基于大语言模型的临床文本解析与神经外科住院患者深静脉血栓风险评分推理
现有 DVT 风险评估工具(如Caprini、Autar 量表)依赖人工提取结构化数据，对非结构化临床文本(如病历描述、影像报告)利用率低。大语言模型(1argclanguage model，LLM)可通过自然语言处理(NLP)自动解析非结构化文本，目前，将LLM 应用于医学领域的研究较少，本研究通过回顾性收集华西医院神经外科的患者资料，通过系统性收集其在住院期间的各种文书及检查报告，对比不同 LLM 在推理住院患者深静脉血栓风险的能力，并尝试构建动态推理深静脉血栓风险的框架。
连续入组
回顾性研究
无
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四川省科技厅
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3000
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2025-04-14
2026-03-31
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1.患者年龄大于18岁； 2.神经外科住院并进行手术干预。；
请登录查看患者资料不全，无法进行深静脉血栓风险量表评估；
请登录查看四川大学华西医院
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