दैनिक अर्क्सिव

यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है।
यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है।
पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।

पशु चिकित्सा स्वास्थ्य रिकॉर्ड से निदान को कोड करने के लिए आधारभूत मॉडलों को परिष्कृत करना

Created by
  • Haebom

लेखक

मायला आर. बोगुस्लाव, एडम किहल, डेविड कॉट, जी. जोसेफ स्ट्रेकर, ट्रेसी वेब, नादिया सकलौ, टेरी वार्ड, माइकल किर्बी

रूपरेखा

यह पत्र पशु चिकित्सा रिकॉर्ड, पशु चिकित्सा नैदानिक ​​अनुसंधान के लिए एक बड़े पैमाने पर डेटा संसाधन, की अंतर-संचालनीयता चुनौतियों का समाधान करने के लिए मानकीकृत चिकित्सा शब्दावली का उपयोग करके नैदानिक ​​कोडिंग के महत्व पर प्रकाश डालता है। पिछले डीपटैग और वेटटैग अध्ययनों की तुलना में, जिन्होंने एलएसटीएम और ट्रांसफॉर्मर मॉडल का उपयोग करके पशु चिकित्सा निदान कोडिंग को स्वचालित करने का प्रयास किया, इस अध्ययन में कोलोराडो स्टेट यूनिवर्सिटी वेटरनरी टीचिंग हॉस्पिटल (सीएसयू वीटीएच) द्वारा मान्यता प्राप्त सभी 7,739 एसएनओएमईडी-सीटी निदान कोड शामिल थे और सीएसयू वीटीएच के इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) से 246,473 मैन्युअल रूप से कोडित पशु चिकित्सा रोगी विज़िट रिकॉर्ड का उपयोग करके 13 स्वतंत्र रूप से पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडल (एलएम) को ठीक किया गया था। परिणामों ने पिछले अध्ययनों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन किया ये निष्कर्ष स्वचालित कोडिंग के लिए सुलभ तरीकों की जांच करके पशु चिकित्सा ईएचआर की गुणवत्ता में सुधार करने और पशु और मानव स्वास्थ्य अनुसंधान दोनों का समर्थन करने के लिए प्रजातियों और संस्थानों में एकीकृत और व्यापक स्वास्थ्य डेटाबेस बनाने में योगदान करते हैं।

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
हम दर्शाते हैं कि पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडल का लाभ उठाने से स्वचालित पशु चिकित्सा निदान कोडिंग की सटीकता में सुधार हो सकता है।
◦
जबकि सर्वोत्तम प्रदर्शन बड़े डेटासेट और बड़े क्लिनिकल एलएम के साथ प्राप्त किया जाता है, हम सुझाव देते हैं कि समान प्रदर्शन सीमित संसाधनों और गैर-क्लिनिकल एलएम के साथ भी प्राप्त किया जा सकता है।
◦
पशु चिकित्सा ईएचआर की गुणवत्ता में सुधार लाने और एक एकीकृत क्रॉस-प्रजाति, क्रॉस-संस्थागत स्वास्थ्य डेटाबेस के निर्माण में योगदान देना।
◦
पशु एवं मानव स्वास्थ्य अनुसंधान के लिए उपयोगी डाटाबेस सुरक्षित करने में योगदान देना।
•
Limitations:
◦
यह अध्ययन सीएसयू वीटीएच के आंकड़ों तक सीमित था, तथा सामान्यीकरण निर्धारित करने के लिए आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
◦
प्रयुक्त LM के प्रकार और आकार के आधार पर प्रदर्शन अंतर का अधिक गहन विश्लेषण आवश्यक है।
◦
अन्य पशु चिकित्सा संस्थानों और प्रजातियों पर इसकी प्रयोज्यता और सामान्यीकरणता निर्धारित करने के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता है।
◦
वास्तविक नैदानिक ​​स्थितियों में इसके अनुप्रयोग और रखरखाव पर और अधिक शोध की आवश्यकता है।
👍
Made with Slashpage