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使用者輸入 用 llm 來解答腎臟科考試 (時間範圍: all)
轉換句 Using LLM to answer nephrology exam, LLM application in kidney department exam, How to utilize LLM for kidney specialty test
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Recent Advances and Future Perspectives in the Use of Machine Learning and Mathematical Models in Nephrology.
腎臟科中機器學習和數學模型應用的最新進展與未來展望。 Adv Chronic Kidney Dis / / 2023-01-23

最近在腎臟科學領域的數學建模進展，主要分為機制動態系統和人工智慧/機器學習兩大類。機制模型能清楚表現變數間的因果關係，但開發過程較為複雜；相對的，人工智慧則能從大量數據中找出模式，具備強大的預測能力，但解釋上較為困難。慢性腎臟病（CKD）產生了豐富數據，透過正確的建模方法可有效利用。整合這兩種方法，可能有助於提升病患照護，改善腎臟科學的決策與結果。 PubMed DOI

Evaluation Evolution: Designing Optimal Evaluations to Enhance Learning in Nephrology Fellowship.
評估演變：設計最佳評估以提升腎臟科專科訓練的學習效果。 Adv Chronic Kidney Dis / / 2023-01-24

在腎臟科專科醫師訓練計畫中，評估非常重要，主要分為形成性評估和總結性評估。形成性評估提供即時反饋，幫助學習，而總結性評估則根據標準評估醫師是否能獨立執業。為了減少評估疲勞，需選擇適合的里程碑，並引入護理人員、醫學生等多元評估者，這樣能提供更全面的結果並分擔工作量。此外，呈現評估數據時要有助於設定目標，隨著課程設計的變化，評估系統也需調整，以確保訓練的有效性。 PubMed DOI

Performance of Large Language Models on Medical Oncology Examination Questions.
大型語言模型在醫學腫瘤學考試問題上的表現。 JAMA Netw Open / / 2024-06-18

一項研究評估了大型語言模型（LLMs）在回答醫學腫瘤學考試問題時的準確性和安全性。最佳的LLM以高準確度回答問題，但錯誤引起了安全疑慮，這表明有必要開發和評估LLMs，以改善臨床醫學腫瘤學等高風險臨床環境中醫護人員的經驗和病人護理。 PubMed DOI

Kidney Pathology Education for Nephrology Fellows: Past, Present, and Future.
腎臟病理教育對腎臟科研究員的意義：過去、現在與未來。 Adv Chronic Kidney Dis / / 2023-01-24

腎臟病理教育對腎臟科研究生和執業醫師非常重要，因為它在考試和臨床中扮演關鍵角色。儘管如此，超過三分之一的研究所主任認為訓練仍不足。COVID-19疫情促進了數位學習的發展，腎臟科在免費線上醫學教育方面走在前面。這篇綜述介紹了多種資源來強化腎臟病理訓練，包括醫學部落格、期刊讀書會、互動測驗、線上會議、播客和指導機會，這些資源為各級學習者提供了持久的學習內容。 PubMed DOI

Large Language Models as Tools to Generate Radiology Board-Style Multiple-Choice Questions.
利用大型語言模型生成放射學委員會風格的多重選擇題。 Acad Radiol / / 2024-07-16

使用Llama 2和GPT-4創建放射學教育的多重選擇題，供放射科醫師評估。GPT-4在清晰度、相關性、難度、干擾項質量和答案準確性方面表現優異。這些先進的語言模型有助於提升放射學考試準備資料，擴大問題庫。 PubMed DOI

Exploring Offline Large Language Models for Clinical Information Extraction: A Study of Renal Histopathological Reports of Lupus Nephritis Patients.
探索離線大型語言模型在臨床資訊提取中的應用：系統性紅斑狼瘡腎炎患者腎臟組織病理報告的研究。 Stud Health Technol Inform / / 2024-08-23

這項研究探討了使用開源、輕量級的生成大型語言模型（LLMs）來從腎臟病理報告中提取臨床資訊，特別針對狼瘡性腎炎。研究開發了一個標註架構並生成黃金標準數據集，評估了三個輕量級LLM的表現。結果顯示，Mistral和BioMistral的表現優於Llama 2，Mistral在腎小球亞型的F1分數達到0.996，免疫標記值的F1分數為0.898。這些結果顯示輕量級LLM在臨床資訊提取中的潛力，提供了資源密集型模型的可行替代方案。 PubMed DOI

Use of lung ultrasound to assess volume status and its association with physical examination in patients with chronic kidney disease.
使用肺部超音波評估體液狀態及其與慢性腎病患者身體檢查的關聯。 Clin Kidney J / / 2024-07-19

這項研究評估肺部超音波（LUS）結果與身體檢查在慢性腎病（CKD）患者中的相關性，共有175名參與者。研究發現不同的LUS協議（16區、12區、8區）之間有強正相關性。雖然血壓與LUS分數無關，但LUS與肺部啰音、胸腔積液及周邊水腫等身體檢查結果有顯著相關。超濾量與透析前後LUS分數變化則無顯著關聯。這些結果顯示，簡化的LUS協議對評估CKD患者的水合狀態可能有幫助。 PubMed DOI