加州大学旧金山分校陈氏学者、医学博士 Rima Arnout 所在的研究团队，其研究成果近期发表于《Nature》科学期刊，重点聚焦心脏超声领域的最新创新突破。
大数据将彻底革新心脏超声的研究与质量提升。文本报告是此类分析的关键组成部分。心脏超声报告包含结构化文本和自由文本，且不同机构的报告格式各异，这为从中提取有用见解带来了挑战。自然语言处理（NLP）技术，包括基于统计方法和大型语言模型的技术，能够有效解决这一问题。
基于本体论指导的机器学习在心脏超声文本报告分析中表现优于零样本基础模型
加州大学旧金山分校陈氏学者、医学博士 Rima Arnout 所在的研究团队，其研究成果近期发表于《Nature》科学期刊，重点聚焦心脏超声领域的最新创新突破。
大数据将彻底革新心脏超声的研究与质量提升。文本报告是此类分析的关键组成部分。心脏超声报告包含结构化文本和自由文本，且不同机构的报告格式各异，这为从中提取有用见解带来了挑战。自然语言处理（NLP）技术，包括基于统计方法和大型语言模型的技术，能够有效解决这一问题。