<think> 嗯，我需要分析一下这个关于大型语言模型在手术时间预测方面的研究。首先，研究目的是评估LLMs在使用非结构化临床数据预测手术持续时间的可行性和准确性。研究假设可能是LLMs能够至少与现有的估计方法相当，甚至更好。 研究设计是回顾性分析，样本量很大，超过12万例，分成了训练、评估和外部验证，这个设计合理，数据来源也足够多样化。但是，使用单一医疗中心的数据可能会有偏差，毕竟不同医院的工作流程可能不同。另外，模型的泛化能力可能受到限制。 在方法上，他们使用了多个LLMs，并进行了微调，这点很好，因为微调通常能提升性能。评估指标包括MAE和准确性，这些都是合适的。但是，MAE可能对异常值敏感，如果手术时间有很大波动，可能影响结果。 结果方面，微调后的GPT-4表现最好，MAE接近现有的调度方法，甚至在准确性上更优。这说明LLMs在这方面是有潜力的。但是，现有的调度方法可能已经考虑了很多因素，所以LLMs能达到类似的水平已经很不错了。 研究的局限性包括数据来源的单一性，手术类型的限制，以及可能忽略的其他变量，比如外科医生的经验或紧急情况。另外，非结构化数据可能包含噪声，影响模型性能。 在临床应用方面，LLMs可以帮助提高OR的效率，优化排程，减少等待时间和成本。未来的研究可以考虑多中心数据，更多手术类型，以及模型的实时应用能力。 总的来说，这个研究展示了LLMs在手术时间预测上的潜力，但也需要更多的验证和改进。可能的其他观点包括LLMs在处理复杂或不常见手术时的表现，或者与其他预测模型的结合使用。 </think> ### 研究目的與假設 1. **研究目的**：該研究主要探討了大型語言模型（LLMs）在手術時間預測上的應用，評估其可行性和準確性，與現有的估算方法進行比較。 2. **研究假設**：假設微調後的LLMs能夠準確預測手術時間，性能可與現有機構的排程方法相媲美或更優。 ### 方法與設計 1. **研究方法**：採用回顧性分析，樣本數量龐大，分為訓練、評估和外部驗證，設計合理，數據來源多樣化。 2. **優點**：使用多個LLMs並進行微調，評估指標全面，包括MAE和準確性。 3. **潛在缺陷**：數據來源單一，可能影響泛化能力，MAE對異常值敏感。 ### 數據解釋與結果 1. **結果**：微調後的GPT-4表現最佳，MAE接近現有方法，準確性更優，表明LLMs在手術時間預測上具有潛力。 2. **支持假設**：結果支持假設，微調LLMs性能優於現有方法。 ### 局限性與偏見 1. **局限性**：數據來源單一，手術類型有限，可能忽略外科醫生經驗等變量。 2. **偏見**：非結構化數據可能含噪聲，影響模型性能。 ### 臨床及未來研究意涵 1. **臨床應用**：LLMs可提升手術室效率，優化排程，減少等待時間和成本。 2. **未來研究**：建議多中心數據、更多手術類型，探索模型實時應用。 ### 其他觀點 1. **其他解釋**：LLMs在處理複雜或不常見手術時的表現可能不同，可能與其他模型結合使用以提升準確性。 總結來說，此研究展示了LLMs在手術時間預測的潛力，但仍需更多驗證和改進。