利用大模型提升护理与老年照护：一个AI驱动的框架 - 复旦、上交等

文章预览

摘要 本文探讨了大型语言模型（LLMs）在护理和老年照护领域的应用，重点关注AI驱动的患者监测和互动。我们引入了一个新颖的中文护理数据集，并实施了增量预训练（IPT）和监督式微调（SFT）技术，以提升LLMs在特定任务中的性能。通过LangChain，我们开发了一个能够实时护理和个性化干预的动态护理助手。实验结果显示了显著的改进，为满足老龄化人口日益增长的医疗需求提供了AI驱动的解决方案。 核心速览 研究背景 研究问题 ：这篇文章探讨了大型语言模型（LLMs）在护理和老年护理中的应用，特别是AI驱动的患者监测和交互。 研究难点 ：护理场景比其他临床决策案例更复杂，涉及连续监测、实时决策和患者交互，要求模型能够处理多种模态输入并动态适应患者状况的变化。此外，护理任务通常涉及高水平的直接患者交互，要求模型能够实时处 ………………………………