组织准备好在病理信息学中使用大型语言模型
Steven N Hart1, Noah G Hoffman2, Peter Gershkovich3
1Division of Computational Pathology and AI, Department of Laboratory Medicine and Pathology, Mayo Clinic, Rochester, MN, United States.
大型语言模型 (LLM) 在医疗信息学,特别是病理学方面具有重大潜力. 成功的整合需要仔细考虑使用案例,基础设施以及诸如偏见和隐私之类的伦理问题.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 病理学 信息学 信息学
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 正在迅速发展.
- 它们在医疗保健,特别是病理学中的应用正在出现.
- 了解它们的作用和实施挑战至关重要.
研究的目的:
- 探索医学信息学LLM的当前和未来作用,重点是临床和解剖病理学.
- 确定在医疗保健环境中使用LLM的关键考虑因素.
- 概述LLM实施的基础设施,组织和道德要求.
主要方法:
- 医学信息学中大型语言模型的文献综述和概念分析.
- 讨论使用案例的确定,优势和局限性.
- 检查基础设施,组织,教育,安全,偏见,隐私,监管,合规和法律方面的问题.
主要成果:
- 士课程为加强医疗信息学提供了机会,特别是在病理学领域.
- 成功实施需要解决基础设施,组织准备以及道德方面的考虑.
- 需要一个强大的框架来应对监管和法律挑战.
结论:
- 在病理学和医疗信息学方面,LLM具有变革性的潜力.
- 对基础设施,教育,安全和道德准则的战略规划对于负责任的采用至关重要.
- 克服监管和法律障碍对于广泛的临床整合至关重要.
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