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AI 助手使用

RadStudio 集成了 LLM（大语言模型）能力，辅助研究人员进行结果解读和论文写作。

功能概览​

结果解读​

自动分析实验结果，生成通俗易懂的解读报告：

  • 模型性能评估（好/一般/差，以及原因分析）
  • 关键指标解读（Dice 0.85 意味着什么？）
  • 与同类研究的对比分析
  • 改进建议

方法段落生成​

根据实验配置自动生成论文"方法"章节：

  • 数据描述（样本量、采集参数）
  • 预处理方法
  • 模型架构描述
  • 训练策略
  • 评估方法

讨论段落生成​

基于实验结果生成论文"讨论"章节：

  • 主要发现总结
  • 与现有研究的比较
  • 临床意义
  • 局限性分析
  • 未来方向

使用方式​

在工作流中使用​

  1. 在工作流中添加"LLM 助手"节点
  2. 连接到评估节点
  3. 选择任务类型（解读 / 方法 / 讨论）
  4. 运行后查看生成内容

在对话中使用​

  1. 点击右侧的 AI 助手面板
  2. 输入问题或选择预设任务
  3. 查看生成的回答
  4. 可以继续追问和修改

配置 LLM​

在 .env 中配置 LLM 服务：

LLM_PROVIDER=deepseek          # deepseek / qwen
LLM_API_KEY=your_api_key
LLM_MODEL=deepseek-chat

注意事项​

caution
  • AI 生成的内容仅供参考，需要人工审核和修改
  • 不要直接将 AI 生成的内容作为论文最终版本
  • 确保生成内容的准确性和学术规范性
  • 涉及患者数据时注意隐私保护