MedTsLLM：利用大规模语言模型进行多模态医学时间序列分析
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究针对传统机器学习和信号处理技术在医学领域多样化生理信号分析中的不足，提出了一种新的多模态大规模语言模型框架MedTsLLM。该框架通过集成时间序列数据和文本信息，显著提升了临床相关任务的性能，尤其在心电图和呼吸波形分析方面超越了现有的先进方法，有望改善临床决策和患者结果。
研究评估了大型语言模型（LLMs）在生物医学任务中的性能，发现LLMs在具有较小训练集的生物医学数据集中表现出色，甚至超过了当前最先进的生物医学模型。然而，不同LLMs的性能可能因任务而异。尽管与精细调整的生物医学模型相比，LLMs的性能仍然较差，但它们在缺乏大规模注释数据的生物医学任务中具有潜在价值。
