基础模型,生成人工智能和大型语言模型:护理基本知识

科学领域:

• 医疗保健中的人工智能
• 临床信息学 临床信息学
• 护理技术的护理技术

背景情况:

• 人工智能 (AI) 的快速发展,包括像ChatGPT这样的生成内容工具,正在影响医疗保健工作流程.
• 电子健康记录供应商正在整合大型语言模型 (LLM) 来分析临床文本并减少临床医生的负担.
• 虽然人工智能在患者教育,沟通和研究方面提供了好处,但人们对人工智能在医疗保健中的准备程度和工作人员接受程度存在担忧.

研究的目的:

• 为护士提供有关当前人工智能基础模型和工具的知识.
• 使护士能够评估AI在临床实践中的必要性和影响.
• 引导人工智能在医疗保健系统中的道德和有效整合和评估.

主要方法:

• 审查当前的人工智能和与医疗保健相关的大型语言模型技术.
• 分析AI在临床环境中的潜在应用和挑战.
• 在护理工作流程中评估和实施人工智能工具的框架.

主要成果:

• 人工智能和LLM为患者教育,电子邮件起草,记录总结和研究促进等任务提供了机会.
• 关键的挑战包括确保人工智能工具为医疗保健领域做好准备,并获得劳动力的接受.
• 护士需要了解有效评估,实施和监控人工智能工具.

结论:

• 人工智能和LLM对改善医疗保健提供和减轻临床医生的工作负担具有重大承诺.
• 伦理考虑和严格的绩效监测对于成功的AI集成至关重要.
• 护士在评估和实施人工智能方面发挥着至关重要的作用,以确保积极的患者护理结果.