Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Model Integrated Healthcare Cyber-Physical Systems Architecture

論文の概要: Large Language Model Integrated Healthcare Cyber-Physical Systems Architecture

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18407v1
Date: Thu, 25 Jul 2024 21:42:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-29 14:59:16.808755
Title: Large Language Model Integrated Healthcare Cyber-Physical Systems Architecture
Title（参考訳）: 大規模言語モデル統合型医療サイバー物理システムアーキテクチャ
Authors: Malithi Wanniarachchi Kankanamge, Syed Mhamudul Hasan, Abdur R. Shahid, Ning Yang,
Abstract要約: 本稿では,医療システムの効率を高めるために,大規模言語モデル(LLM)を統合するための革新的なアプローチを提案する。 LLMをさまざまな層に組み込むことで、HCPSは高度なAI機能を活用して、患者の成果を改善し、データ処理を前進させ、意思決定を強化することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6772963470576693
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Cyber-physical systems have become an essential part of the modern healthcare industry. The healthcare cyber-physical systems (HCPS) combine physical and cyber components to improve the healthcare industry. While HCPS has many advantages, it also has some drawbacks, such as a lengthy data entry process, a lack of real-time processing, and limited real-time patient visualization. To overcome these issues, this paper represents an innovative approach to integrating large language model (LLM) to enhance the efficiency of the healthcare system. By incorporating LLM at various layers, HCPS can leverage advanced AI capabilities to improve patient outcomes, advance data processing, and enhance decision-making.
Abstract（参考訳）: サイバー物理システムは現代医療産業の不可欠な部分となっている。医療用サイバー物理システム(HCPS)は、医療産業を改善するために物理部品とサイバー部品を組み合わせている。 HCPSには多くの利点があるが、長いデータ入力プロセス、リアルタイム処理の欠如、リアルタイム患者の可視化の制限など、いくつかの欠点もある。これらの課題を克服するために、医療システムの効率を高めるために、大規模言語モデル(LLM)を統合する革新的なアプローチを示す。 LLMをさまざまな層に組み込むことで、HCPSは高度なAI機能を活用して、患者の成果を改善し、データ処理を前進させ、意思決定を強化することができる。

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