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《LLM驱动的医疗错误实时闭环监测与人机协同纠错系统：基于多模态临床工作流的智能干预机制》
随着多模态大语言模型（Multimodal LLM）在医疗领域的深度渗透，临床决策支持系统正从单一模态分析转向跨模态融合的智能闭环。本文提出基于Transformer架构的医疗错误实时监测框架，通过整合电子病历（EHR）、医学影像、生理信号等异构数据，构建具备动态反馈机制的人机协同纠错系统。该系统在天津某三甲医院试点中实现诊断误差率降低37%，为医疗AI的临床落地提供了创新范式。医疗AI的演进正在重塑临床工作流的本质。
——来自博客 https://blog.csdn.net/2501_93420214/article/details/154170770
诊断误差率降低37%。(单选)
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