走向包容性的生物设计和创新:通过大型语言模型工具降低医疗器械开发的进入壁垒
John T Moon1, Nicholas J Lima2, Eleanor Froula2
1Division of Interventional Radiology and Image-Guided Medicine, Department of Radiology and Imaging Sciences, Emory University School of Medicine, Atlanta, Georgia, USA jtmoon@emory.edu.
BMJ health & care informatics
|July 23, 2024
概括
大型语言模型 (LLM) 通过提供洞察力和民主化专业知识,可以显著推进医疗器械创新. 这些人工智能工具简化了生物设计过程,使所有利益相关者更容易获得和高效地进行创新.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 医疗保健中的人工智能
- 医疗器械开发 医疗器械开发
背景情况:
- 医疗器械行业在创新方面面临着复杂的挑战.
- 获得专业知识和专业知识可能是创新者的障碍.
- 生成型人工智能,特别是大型语言模型 (LLM),提供了新的机会.
研究的目的:
- 探索大型语言模型 (LLM) 在医疗器械创新的作用.
- 突出在生物设计过程中的生成预训练变压器-4 (GPT-4) 的应用.
- 展示LLM如何民主化创新并提供个性化的反.
主要方法:
- 在医疗器械创新的LLM应用的叙事审查.
- 在整个生物设计过程中分析LLM能力.
- 关于LLM使用的说明性案例.
主要成果:
- 课程提供快速驱动的洞察力,用于问题识别,知识同化和决策.
- 关键应用包括知识产权,监管和市场分析.
- 法律法规民主化信息获取,促进包容性创新,并提供实时反.
结论:
- 法律法学士可以显著加速医疗器械创新的转型进步.
- 通过减轻进入障碍,LLMs促进不同利益相关者之间的合作.
- 在医疗器械开发生命周期中,LLM提高了效率和可访问性.


