AI驱动的术后监测系统利用机器学习算法分析患者数据并检测并发症,提高医疗资源分配效率。一种简化流程的解决方案是使用医生协助训练的大型语言模型(LLM)来理解患者历史和具体手术情况。LLM构建问题以检索情感数据,并将其发送到情感跟踪服务。患者评分指示其风险水平,并为患者和医生提供洞察,实现个性化护理和工作流优化。
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