大型语言模型在治疗中的潜在优点和缺点:批判性审查
Eric van Diessen1,2, Ramon A van Amerongen3, Maeike Zijlmans4,5
1Department of Child Neurology, UMC Utrecht Brain Center, University Medical Center Utrecht and Utrecht University, Utrecht, The Netherlands.
Epilepsia
|February 2, 2024
概括
大型语言模型 (LLM),是一种人工智能 (AI),通过分析临床病史和电子健康记录,有望改善治疗. 本综述探讨了管理中的LLM应用,益处和风险.
科学领域:
- 人工智能在医学中的应用
- 神经学 神经学
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 正在快速推进人工智能工具,对医疗保健产生重大影响.
- 的诊断和治疗严重依赖于详细的临床病史和电子健康记录 (EHR).
研究的目的:
- 审查LLMs在病护理中的当前状态和潜在应用.
- 识别和比较流行的LLM及其在治疗方面的具体用途.
- 讨论与LLM在临床实践中的整合相关的局限性和风险.
主要方法:
- 批判性审查现有关于LLM的文献及其在中的应用.
- 通常使用的LLMs的比较分析.
- 探索患者护理途径中的潜在整合点.
主要成果:
- 通过对临床数据的分析,LLM为提高的诊断和监测提供了巨大的潜力.
- 几种LLM适用于治疗,目前正在进行的研究表明它们的实用性.
- 关键的挑战包括数据隐私,模型准确性和道德考虑.
结论:
- 通过利用临床 anamnesis 和 EHR 数据,LLM 可以显著受益于每日治疗.
- 解决已识别的缺点和风险对于在神经病学中安全有效地实施LLM至关重要.
- 需要进一步的研究和开发来优化LLM在管理中的使用.
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