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新颖的人工智能模型或可增强健康数据互作性

2024-08-09 10:31:00 百科知识来源：

导读根据最近发表在《NEJM AI》杂志上的一项研究，西北医学研究人员开发的人工智能模型比现有方法更有效地将 EHR 数据转化为标准化健康资源...

根据最近发表在《NEJM AI》杂志上的一项研究，西北医学研究人员开发的人工智能模型比现有方法更有效地将 EHR 数据转化为标准化健康资源。

该模型 FHIR-GPT 利用大型语言模型的强大功能将临床数据转换为快速医疗互作性资源 (FHIR)，是朝着推进健康数据互作性、研究、临床试验支持和公共卫生监测迈出的一步，据健康与生物医学信息学系预防医学副教授、医疗协作人工智能中心主任兼研究高级作者袁罗博士介绍。

罗说：“这将大大加快打破不同医疗系统之间的壁垒，这些壁垒阻碍了医疗数据的聚合和进行大规模研究的数据交换，而这正是我们非常需要的，特别是随着生成人工智能和大型语言模型技术的进步。”

罗教授还是西北大学临床与转化科学(NUCATS)研究所和医学人工智能研究所的儿科教授、首席人工智能官，以及西北大学罗伯特·H·卢里综合癌症中心的成员。

作者认为，健康数据互作性对于改善患者护理至关重要，而且对于在应对突发公共卫生事件时实现健康公平也至关重要。

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