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SurgeryLLM: a retrieval-augmented generation large language model framework for surgical decision support and workflow enhancement

工作流程 计算机科学 指南 领域(数学分析) 决策支持系统 医学 人工智能 数据库 病理 数学分析 数学
作者
Chin Siang Ong,Nicholas T. Obey,Yanan Zheng,Arman Cohan,Eric B. Schneider
出处
期刊:npj digital medicine [Nature Portfolio]
卷期号:7 (1)
标识
DOI:10.1038/s41746-024-01391-3
摘要

Abstract SurgeryLLM, a large language model framework using Retrieval Augmented Generation demonstrably incorporated domain-specific knowledge from current evidence-based surgical guidelines when presented with patient-specific data. The successful incorporation of guideline-based information represents a substantial step toward enabling greater surgeon efficiency, improving patient safety, and optimizing surgical outcomes.
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