Egészségügyi laboreredmények értelmezése nagy nyelvi modellek segítségével
docens
Szoba: IE437
Tel.:
+36 1 463-2899 Email: meszaros (*) mit * bme * hu |
A kiírás adatai
Egy laboratóriumi vizsgálat eredményeit látva sok páciensben felmerül az igény azok előzetes (azonnali) értelmezésére, nem várva a beküldő orvos véleményére. E cél érdekében jellemzően internetes keresést használnak, amely nem feltétlenül szolgáltat pontos és megbízható információkat, felesleges (esetenként riasztó) adatokkal terheli a felhasználót. A megvalósítandó rendszer célja egy olyan tanácsadórendszer megalkotása, amely hiteles adatokra támaszkodva szolgáltat lényegre törő információkat a páciens laboreredményeire vonatkozóan.
A hallgató feladata, hogy kép formátumban vagy PDF-ben megadott laborvizsgálati eredmények nagy nyelvi modellekkel való kiértékelését elvégezze, valamint laikusok számára is érthető magyarázatokat generáljon azokhoz. A magyarázatok hitelességét a kialakítandó rendszernek egy előre összeállított tudásbázisra támaszkodva szükséges biztosítania, a válaszához megadva a releváns dokumentum-hivatkozásokat.
A hallgató feladatainak részletezése:
-
Laborvizsgálatokhoz kötődő szakirodalom tárolásának megvalósítása.
-
Laboreredmények feldolgozása OCR, illetve PDF2Text konverter használatával.
-
Nagy nyelvi modellek (LLM) alkalmazásának vizsgálata, promptok készítése különféle részfeladatok megoldására.
-
(opcionális) online és offline LLM-ek (pl. ChatGPT, Gemini, Llama, …) összehasonlító kiértékelése.
-
A teljes rendszer megvalósítása mikroszolgáltatás-architektúrában Python nyelven
-
A rendszer működésének kiértékelése és dokumentációja
A hallgató a munkája során egy fiatal csapathoz csatlakozhat, akitől technikai és egészségügyi témájú támogatást is kaphat.