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· 十一月 25, 2021 阅读大约需 8 分钟
精华翻译文章:什么是智慧医院数字孪生?

关于 "智慧医院 "的真正内涵,有很多误解在流传。术语 "智慧Smart "已经成为 "自动化 " "数字设备 "的同义词。然而,事实是,增加技术、设备和传感器并不一定能使建筑或者医院变得'智慧'。而且,在某些情况下,数字创新被强加于医院,而没有真正考虑到其效果。

这种情况导致了一系列的复杂性和矛盾。例如,一方面,人们对医院采用数字技术的期望越来越高,但另一方面,人们越来越担心数字医疗解决方案正在创造更多离散的、孤岛的生态系统。同样,尽管医院面临着实现实时医疗系统的更大压力,但往往受制于其运营模式的孤岛性质或围绕各种医疗信息系统的互操作性问题。

这些相互冲突的压力表明,需要一种更协同、更集成、更综合、更全面的数字化转型方法--一种将系统整合在一起并从各个角度考虑影响的方法。

智慧医院数字孪生的出现,证明了这一技术为解决这些日益严峻的挑战提供了可行的手段。

在过去的几年里,数字孪生已经有了很大的发展,成为一项值得期待的技术。然而,尽管数字孪生被炒得沸沸扬扬,但对于数字孪生是什么(不是什么)以及它是否能实现其承诺,仍然存在相当大的困惑。像许多新技术一样,数字孪生正在 "幻觉破灭 "中挣扎并且在某些情况下被错误地描述。

在本文中,我们将通过回答这六个关键问题来正面解决这种困惑。

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FHIR是快速医疗互操作资源(Fast Healthcare Interoperability Resources)的缩写,所以FHIR的核心是资源模型。它的颗粒度和结构都优于之前的V2 、V3、CDA标准,而且能够灵活扩展。另外一个优势就是它的API,它不仅提供了针对于资源模型本身的原子化的CRUD(创建、读取、更新、删除的这样一些原子化操作),而且提供了查询这种更复杂操作的能力,同样API是可以扩展的。

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如果看了前一篇InterSystems IRIS医疗行业版创建FHIR服务器,应该您已经搭建好了FHIR服务器和FHIR资源仓库。除了使用FHIR REST API来操作这个FHIR服务器,您还可以更直观地看看它的价值 - 使用SMART on FHIR应用。这次,基于上次建好的FHIR服务器,我们用10分钟把一个SMART on FHIR运行起来。

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· 九月 9, 2022 阅读大约需 5 分钟
论集成标准的选择对医院信息集成平台建设的影响

集成平台的关键在于解决系统之间的互联互通和互操作性的问题,是一个多厂商、多协议的体系结构。医院在集成平台实施的过程中,面临的第一件重要的事情就是交互标准的选择,目前的建设中,分为两队:非标准队和标准队。非标准队一般采用视图抓取、xml格式、json等等的自定义格式,标准队一般采用HL7 V3、HL7 V2、FHIR、DICOM等医疗领域标准,下面会简单介绍一下各种方式以及实施落地的难易程度。(以下内容中将以难易程度总分5★来表示,星数量越多代表难度越高)

1、非标准队

与其说非标准,不如定义为院内交互标准,交互仅限于院内,是一种很有限的互操作,而且定制程度很高,需要很好地把握系统的内部知识。方案缺乏通用性,难以规模推广。但由于其技术门槛较低,学习成本较低,在集成系统数量较少时不失为一种经济快速的方法。

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医疗行业的互操作性在改善病人护理、降低医疗服务提供者的成本以及为提供者提供更准确的情况方面发挥着重要作用。然而,由于有这么多不同的系统,数据的格式也有很多不同的方式。有许多标准被创造出来以试图解决这个问题,包括HL7v2、HL7v3和CDA,但每一种都有其缺点。

FHIR,即快速医疗互操作性资源,是一种新的医疗数据格式,旨在解决这些问题。它是由国际卫生级七组织(HL7)开发的,该组织还开发了HL7v2、HL7v3和CDA。

今天我们将探讨如何在VS代码中借助IntelliSense和自动完成功能,通过使用FHIR Schema 创建和验证FHIR资源。

第 1 步 :从FHIR 官方网站 https://www.hl7.org/fhir/下载 JSON schema file 文件用来做资源校验

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回过头来,业务场景都是千人千面的, FHIR怎么能够用一个标准涵盖尽可能多的用例?HL7吸收了V3的教训,在V3里面不成功的、或者说采纳度比较低的一个原因就V3试图穷举所有用例,由HL7组织自己来规范这些用例。这个是蛮沉重的教训,这也是V3的方法论虽然好,但是这套实施的路线在国际上有很大障碍的原因。

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什么是互联互通?我们所说的互联互通其实就是国际上的互操作性,HIMSS对于互操作性定义的是:不同的信息系统、设备、应用系统之间、程序之间,在机构区域和国家边界之内,以及跨机构、区域和国家边界,以协调的方式来访问交换集成和协作使用数据的能力。

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· 二月 16, 2023 阅读大约需 9 分钟
ChatGPT 为您创建消息转换?

A "big" or a "little" ask for ChatGPT?


几周前我尝试了 OpenAI GPT 的编码模型,看看它是否可以在医疗保健系统之间进行一些消息转换。它肯定可以,在相当大的程度上。

已经将近 3 周了,对于 ChatGPT 来说是很长很长的时间,所以我想知道它现在成长得有多快,以及它是否可以为我们做一些集成工程师的工作,例如它是否可以创建一个 InterSystems COS DTL将 HL7 转换为 FHIR 信息?

在不到一两分钟的时间内,我立即得到了一些答案。


测试

首先我想测试一下我是在和它背后的正确“人”说话


问题一:如何将HL7 V2.4报文转为FHIR STU3?


ChatGPT

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· 十月 7, 2023 阅读大约需 19 分钟
国际卫生信息互操作标准发展简史

卫生信息和其它信息化一样,经历了数码化、数字化到当今的数字化转型,卫生信息互操作一直伴随左右。

数码化(digitization):国内90年代开始,HIS全面铺开,卫生信息进入数码化时代。数码化初期业务集中在HIS上,互操作需求不高,点对点接口可以满足绝大多数需求。

数字化(digitalization):在2000年之后,各种专科系统、尤其是电子病历的诞生,医保和新农合的实施,要求卫生信息共享交换,以提高流程自动化水平。互操作需求爆发,2007年集成平台开始进入市场,卫生信息化进入数字化时代。

数字化转型(digital transformation):2014年,国内正式进入移动互联网时代;次年《全国医疗卫生服务体系规划纲要(2015—2020年)》发布,卫生信息化的服务对象(服务于医护技到服务于患者)和业务形态(临床管理到患者服务)都发生了翻天覆地的变化,开始步入数字化转型的时代。它对互操作提出了更高的要求 - 利用互操作,增强全员参与,为卫生服务创造新价值、发展新业务,推动医疗机构持续数字化转型。

可以说,卫生信息互操作在整个的卫生信息产业中愈发重要。

国际卫生信息互操作发展了30年,国内也发展了20年,但卫生信息互操作依然是一个挑战。

知史而明鉴,识古而知今。我们看看国际卫生信息互操作发展的历程,对未来的卫生信息互操作有什么借鉴。

卫生信息互操作标准的要素

HIMSS把信息互操作/集成定为4个不同的级别:

基础级别,仅仅打通了系统间进行数据通讯的通道;

结构级别,在基础级别上,定义了数据交换的格式和语法;

语义级别,建立在行业通用的基础模型和数据编码上,使用标准化的行业语义来定义数据元素,使用标准的值集。因此语义级别的互操作是全行业可以理解并有确定行业意义的互操作级别。或者说语义级别的互操做才是基于标准的互操作。

组织级别,通常都是由国家、行业协和和行业标准开发组织开发的。它加入了政策、社区、法律等方面的考虑,分析了通用的业务流程和工作流,在此基础上设定了参与互操作各方的角色、权限,服务和知情同意策略等。我们的互联互通,就是组织级别的互操作。

目前的卫生信息互操作项目多数停留在结构级别。只有达到语义级别的信息互操作/集成,才是标准化的信息互操作/集成,才能降低实施成本和提高实施效率。

做到语义级别的互操作标准并不容易,首先是消除语义歧义、其次行业普遍认可、再次是要覆盖行业用例并具有适应行业不断变化需求的弹性。

图片来源:EuroVulcan Conference 2023

先说消除语义歧义。要在信息交换时消除语义歧义,需要在语言、语法、词义、句法等多方面努力,而且涉及到数据的颗粒度。尤其在医疗行业,完整、消除歧义才能保障卫生信息准确和医疗行为安全!

HIMSS认为要消除语义歧义、达到语义级互操作性,需要基于五位一体的语义标准,包含:

  • 词汇/术语标准:依靠结构化的词汇、术语、代码集和分类系统来表示健康概念。例如ICD-10SNOMED-CTLOINC RxNorm行业里典型的词汇和术语标准。
  • 内容标准:描述信息交换中,数据内容的结构和组织。而HL7 CDAHL7 V2C-CDA都是行业内容标准。
  • 传输标准:定义了计算机系统、文档架构、临床模板、用户界面和患者数据链接之间交换的消息格式和传输方式。传输方式确定了卫生信息交换的“推”和“拉”方式。DICOMIHE等都是传输标准。
  • 隐私和安全标准:是确定谁、何时、出于何种目的、使用哪种个人健康信息的权利,以及如何护健康信息的机密性、可用性和完整性的标准。美国的HIPAA和欧洲的GDPR都是关于隐私和安全的标准。
  • 标识符标准: 是用来唯一标识患者、机构、医护技、设备等实体的方法。例如咱们互联互通里用到的OID和美国的护士标识NCSBN ID …

并非消除了语义歧义的标准就能被广泛接受和认可,需要行业标准化组织的推动,实现厂商中立,毕竟互相竞争的厂商很难接受对方的企业标准。回顾一下行业里流行的标准,无论是术语标准、还是消息和文档标准,都是行业里标准化组织发布的,其中最有名的就是HL7。

从这个行业标准发展史可以看到,毫无例外的,标准先从术语标准开始,例如ICD、SNOMED,历史都非常久远。而我们常用的HL7 V2有30多年历史了,CDA和V3也20年左右了。从2014年,HL7推出了FHIR。这些标准是为何以及如何演进的?

互操作标准发展要满足不断变化的行业需求和用例

先看看90年代初的互操作的业务环境,就像下图那么简单:医疗机构还处在数码化向数字化转换的时代 - HIS等业务系统开始大规模部署以实现流程和数据的数码化,同时产生了非常有限的跨业务系统的流程自动化 – 信息集成需求。实时卫生信息交换的需求基本都在医疗机构内部(局域网,那时候WWW刚诞生),而院内的业务系统数量非常有限、且系统边界清晰,使用的用户基本就是医护技和管理人员,需要的互操作流量规模可以准确预测。而且系统互操作的技术手段非常有限,基本就是文件传输、串并口、socket,而SOAP(2000年)、RESTful(2000年)、甚至HTTP(1996年)等协议都还没有产生。

HL7 V2

这就是HL7 V2消息交换标准产生的时代,和所面临的互操作业务需求:它将业务事件和业务事件的上下文封装在消息结构中,在系统边界中传递这些消息。

业务系统边界清晰,一般用消息引擎来路由和转发这些消息,从而不打破系统边界。各个业务系统只要能接收/发送并处理这些标准化的消息即可。

近距离看一个HL7 V2消息示例,它是一个由多种分隔符分割的字符串,由区段和字段构成:区段是一组分类的数据,例如PID是患者信息区段;而字段是每个数据项,例如患者标识(在PID区段里)是“1182594^^^系联医院&1^^系联医院&1”,它本身也是一个结构,用于放标识符(1182594)和标识分配机构(系联医院)等信息。

而事件就是消息头区段里的ORM^O01,其中ORM代表业务域”通用医嘱消息”,O01代表事件“医嘱请求”。

消息头区段 MSH|^~\&|HIS|系联医院|系联实验室|系联医院|202302160002||ORM^O01|demo22903||2.5|382|||||UTF8

患者区段 PID||1182594^^^系联医院&1^^系联医院&1|||李小明||19570320|M|||北京市朝阳区建国门外大街乙12号2702

就诊区段 PV1|22903|O|心内科||||35030099^唐^南|||MED|||||||35019964^郑^顾樽||22903|||||||||||||||||||||||||202302160002^M

保险区段 IN1|1|65110116^城镇职工医保|

医嘱区段 ORC|NW|MS:1182594:1|||SC||||202302160002^M||||||||||||||||||||LAB

医嘱明细区段 OBR|1|MS:1182594:1||4548-4^糖化血红蛋白^loinc

为什么HL7 V2会是这种难读的格式?因为它是窄带时代的产物,当时通讯带宽有限,数据格式需要紧凑,通常仅用分隔符分割,以减少传输的数据量(相较与XML,通常能减少80%以上的数据),如今在一些检验检查设备的通讯协议中还能看到类似的设计。同时,从早期直到现在,多数HL7 V2消息是通过socket交换的。这些特征都是90年代互操作的历史印记。

HL7 V2是按模式复用的角度设计的颗粒度,也就是说它的颗粒度是信息区段。但并不是所有的信息区段都有独立的含义和复用的价值,例如区段TQ1、TQ2定义服药时间和用药途径,没有单独存在的可能和直接复用的价值。

另外,V2消息的字段随意性很大,相同内容可以放在不同的字段甚至区段里面;用户还被鼓励创建自定义的Z区段进行消息体扩展。也就是说它标准化程度不高,需要实施的双方事先约定好数据具体怎么放才能实现信息交换。同时V2术语约束机制很弱。

HL7 V3 和 CDA

世纪之交,卫生信息化发展提速,电子病历和各种专科系统崛起,更极大推动了卫生信息的交换和流程自动化的需求,同时对交换的语义标准化程度有了更高的要求。这需要更严谨的互操作业务抽象和术语约束。卫生信息正式进入数字化时代,也正是在这一时期,诞生了包括IHE、CDA、HL7 V3在内的众多互操作标准。

从模型抽象的角度看,应该全面包含用例模型、信息模型和交互模型,但V2的关注点基本在交互层面,对其它层面的抽象很弱。

由此,携着其著名的参考信息模型(RIM)方法论,V3在2005年横空出世,对业务场景进行分析,抽象交互逻辑,从参考信息模型到领域信息模型,再到精细化消息信息模型,最终产生需要的消息模型。模型以XML进行序列化,相较于V2,进步了许多。

这套方法论产生的V3消息标准化程度很高。但为了覆盖所有业务需求,RIM是高度抽象的(难于理解的);同时V3方法论是“按约束设计”(design by constraint),试图涵盖所有应用场景,避免自定义扩展,这使其越来越复杂、越来越庞大,而且用户没有RIM基础很难自己对其扩展,从一个极端走向另一个极端。

V3的高复杂性和高使用门槛,造成了它事实上的失败,没有成为V2的替代者,就像一些专家评论的 – “RIM创建了语义互操作性,但没有创建临床互操作性“。

注意,国内有一些实践中,甚至没有严格遵循V3发布的XML schema,直接用代码拼出XML字符串,也不做消息校验,这不算标准的V3。

同样在世纪之交,很多业务需要即时性不那么强、但数据更完整的交换 - 小结性质的临床文档交换。在这个领域,最主流的是CDA临床文档架构标准。CDA源于 1996 年就开始的临床文档中结构化标记工作,并在1997年并入HL7,随后使用V3参考信息模型来完善和发展。大家可能注意到前面的图上CDA早于V3发布,就是这个原因。

CDA临床文档架构,用于描述结构化文档,同时允许插入供人类解读的非结构化部分。它产生的文档具有上下文完整、可持久保存、可管理、可认证等特性。CDA文档和衍生的CCD文档广泛用于医疗机构边界间和医疗系统边界间的文档交换,或作为具有法律效力的临床文档依据保存在文档仓库。

CDA是成功的,可能是V3基础上唯一成功的部分,但它不能解决细数据颗粒度访问的需求。

IHE

虽然RIM基于业务场景、角色、触发事件等分析,但它的交付物 – 消息模型并无法执行流程与角色的约束。

服务用于业务场景里流程、角色的表达,功能内聚,可以通过企业服务总线(ESB)来协同,比消息路由规则更直观、更灵活,更适合实现业务流程的自动化。通常服务是比较大尺度的业务表达,服务标准广泛采纳的难度在于它实际上是规范业务流程和业务方法,而实际上多数机构的业务并不那么一致。

IHE(Integrating the Healthcare Enterprise)是国际上比较流行而成功的卫生信息交换服务规范。它是1998年,由HIMSS 和RSNA(北美放射学协会)发起,由一帮放射学和IT技术专家创建的。它最初为放射影像信息共享提供技术框架,以解决即便有了DICOM后在不同厂商系统间放射影像信息交换的标准和流程上的困难,后面逐步涵盖了越来越多的业务场景。IHE使用已经发布的卫生信息内容标准和术语标准,例如DICOM、HL7、LOINC等,来构建自己的服务框架,利用企业服务总线来协同这些服务,可以实现比消息交互更功能内聚的互操作架构:

• 服务本身封装了事件、上下文

• 服务针对于场景定义了流程和角色

• 适合跨清晰的业务系统边界间信息交换

• 服务有多种互操作模式:

• Web 服务本身是可互操作的,这意味着任何客户端都可以直接调用 Web 服务

• 服务可以通过企业服务总线(ESB)来协同,比消息路由规则更直观、更灵活

IHE分析每个业务场景(Profile),将业务场景中参与方定义为角色(Actors),场景中角色的交互定义为事务(Transactions)。例如跨机构的文档共享业务场景中,有4个不同的角色:文档源、文档注册器、文档使用者和文档仓库。而交互事务有注册、查询、获取等

IHE能在服务标准上取得成功,在于它先在参与的用户基础上规范业务,然后再基于规范的业务发布相应的服务,也就是说,使用IHE需要先认同它的规范出的业务。

IHE一直随着业务、技术和互操作标准的发展而不断演进,从最初使用DICOM + HL7 V2,到最新基于FHIR;从最初的影像信息交换到最近的患者穿戴设备的数据交换。例如在2007年,IHE创建了基于HL7 V3的跨机构档案共享的Profile – XDS.b,之后又推出了基于FHIR的诸多移动端服务。

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尽管作为一个没有资金支持的医科专业学生,Case Western Reserve大学的Jane Hinkle最近在不到一周的时间里利用EHR供应商Epic的去识别化病人数据库Cosmos进行了临床研究,还得了奖。

Cosmos是一个HIPAA限定的数据集,整合了超过1.22亿名患者的Epic EHR数据。

"我们围绕Cosmos建立的概念就是我们所说的自助分析,这意味着Cosmos中的大数据被设置为Cosmos的任何用户都可以访问,"Epic的临床信息学家Dave Little博士在采访中告诉EHRIntelligence。"在简的案例中,我们看到一个医科学生能够带着一个有针对性的问题,从1.22亿的患者数据中找到她所需要的数据来回答这个问题。这在研究界历来是闻所未闻的。"

Hinkle的研究发现,儿科病人从COVID-19引发心肌炎的可能性是COVID-19疫苗的三到五倍。她告诉EHRIntelligence,她最初关注的是一项使用大数据工具来分析阻塞性睡眠呼吸暂停的研究。然而,当关于心肌炎是否是COVID-19疫苗接种的不良反应的问题出现时,Hinkle和她的研究导师、公共卫生硕士、医学博士、MetroHealth 公司的首席医疗信息官David Kaelber转移了他们的重点。

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最在第一期“极客聊吧”中,InterSystems销售工程师们聊了聊这些话题:为什么有些医院和某些商保之间可以直接结算,有些又不能?医院和保险之间的结算难在哪儿?在InterSystems 2021全球线上峰会中提到的医保结算案例对国内实践有哪些借鉴意义?FHIR又能起到什么关键作用?医疗数据实现互联互通的关键是什么?以下是文字版。

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国际互联互通的需求是在不断增长,这跟咱们国内的情况是非常类似的。这些年美国在互联互通领域的政策跟实践还是不少的,比如大家可能听到过包括“有意义的使用(Meaningful Use)”,“21世纪治愈法案(21st Century Cures Act)”,还有更多的政策上的驱动。这里先介绍一下“有意义的使用(Meaningful Use)”。

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· 七月 13, 2023 阅读大约需 1 分钟
国际主流医疗数据标准一览

前不久,北京市人民政府印发了《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》的通知。其中提到要“率先探索数据跨境流通”。今年1月,北京市互联网信息办公室也发文公示,首都医科大学附属北京友谊医院与荷兰阿姆斯特丹大学医学中心合作研究项目成为全国首个被北京网信办批准的数据出境安全评估案例(编号20220001)。可以预见,为更好发挥数据要素作用将来可能出现越来越多的跨境数据流通。那么我们今天仅仅看下,在医疗领域国际主要流行的数据标准都有哪些。

以下是国际数字医疗合作组织的主要统计(该组织协同了世界卫生组织WHO,OECD和33个不同的国家和地区)

从上表可以看出,数据共享领域 DICOM,HL7 v2, CDA, FHIR,v3 是主要的标准,在临床术语方面 ICD9/10/11, SNOMED 和Lionc是目前国际上各个国家和地区最主流的医疗数据标准。供大家参考。

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FHIR 术语服务规范描述了一组对 CodeSystemValueSetConceptMap 资源的操作。 在这些操作中,以下四种操作似乎是最为广泛采用的:

CodeSystem ValueSet
$lookup
$validate-code
$expand
$validate-code

开发该规范的部分实现一直是探索 IRIS for Health 2020.1 中引入的全新 FHIR 框架的有效途径。 本实现包括上述四种操作,并支持与 CodeSystemValueSet 资源的读取搜索交互。

需要注意的是,本实现使用普通 ObjectScript 持久化类作为源术语表。

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这是一个我开发的名为NiPaRobotica Pharmacy的小应用。 从附件可以看到一个界面,能够接收药房配药请求,并将订单上的行项目转换为发送给机器人的配药对话 。我在3家医院的药房部署了这个接口,其中两家药房有6个机器人被安排来将药物从分配槽配送到药剂师的窗口,每天能服务1200个病人。这些机器人能够将病人平均等待时间从2小时减少一半到1小时.接下来我把这个接口部署到专门为慢病病人建的6个配送点,例如如结核病、艾滋病毒、糖尿病、癫痫、高血压和哮喘等等。这个项目的目标是“把药物带给病人”。 这些点有六个6 ATM形式的药房配药设备 (Pharmacy Dispense Units ,PDU),可以让病人直接与呼叫中心的药剂师沟通。在每个PDU 背后是一个存放上千种药物的大型的机器人。我的应用可以发送指令给机器人,机器人将药物分配到传送带上,送到一个打印机下面。这个打印机已经收到药房标签的内容,包括病人姓名、剂量说明和其他信息等。然后打印机把标签放下并贴在药品包装上。这包药再往前走一点就有一块海绵压住标签,使其更牢固地贴在包装上。然后,传送带将物品传送到PDU中的一个盒子里,一旦所有药物都被分发出去,病人就能打开PDU上的一个盖子,取出他的药品。这个项目最重要的意义是让病人少跑腿,不需要请假,还要长途跋涉到他们平时看病的医院,再取药回家。

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· 八月 17, 2021 阅读大约需 1 分钟
【视频】FHIR标准和国际基于FHIR的互联互通实践

当前医院面临更多互联互通需求,如预约挂号与分级诊疗、检验结果共享、医联体信息化、监管数据上报、临床辅助决策支持等,都需要对多源数据进行集成与整合。医疗机构内部和跨机构数据交换与共享,对互联互通提出新的要求。HL7 FHIR是国际上医疗行业实现数据交换和信息共享的标准之一,正在快速得到医疗行业广泛关注。InterSystems中国技术总监乔鹏在视频中分享了FHIR标准与国际互联互通的一些实践经验。

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好不好玩,能当真吗?


最近几个月,大型语言模型GPT正在激起一些现象。因此,上周末我不可避免地也在玩 ChatGPT,以探究它是否会成为我正在敲打的一些基于 BERT 的“传统”AI 聊天机器人的补充,或者更确切地说,它是否会淘汰它们。

玩的时候脑子里冒出一个念头。通过略微理论化或哲学化,最终互操作性标准(如 HL7 和 FHIR 等)是一种“语言”,对吗? HL7 有自己的语法、规则、词汇甚至方言——每个系统都有自己的语调。这就是为什么当一台机器与另一台机器对话时,它们需要翻译器(例如 DTL 转换)来实现相互理解。

所以环顾四周,似乎一切都是语言:编码是语言:python,javascript和COS也是语言。 HL7、FHIR 甚至 XML 或 JSON 都是语言,只是它们比自然语言更结构化,那么 GPT 应该更容易上手吗?

那么,我们可以从简单地重用 GPT 的预训练编码语言模型来模拟 DTL 开始吗?我们还没有进行调整,以下是初步结果:

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