人工智能在多语言解释和放射学评估中的临床语言评估 (AI-MIRACLE)
Praneet Khanna1, Gagandeep Dhillon2, Venkata Buddhavarapu3
1The University of Missouri-Kansas City School of Medicine, Kansas City, MO 64108, USA.
Journal of personalized medicine
|September 28, 2024
概括
像ChatGPT 4.0这样的大型语言模型 (LLM) 显示了翻译放射学报告的潜力,但性能因语言而异. 需要进一步开发人工智能,以便在各种医疗环境中保持一致的准确性.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 自然语言处理自然语言处理.
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 放射学报告包含复杂的医疗信息,患者可能难以理解.
- 语言障碍进一步阻碍了患者对关键健康数据的理解.
研究的目的:
- 评估ChatGPT 4.0在将放射学报告翻译和简化成多种语言方面的有效性.
- 为非医疗读者评估人工智能生成的翻译的准确性和清晰度.
主要方法:
- 聊天GPT 4.0用于将放射学报告翻译和简化为越南语,塔加罗格语,西班牙语,普通话和阿拉伯语.
- 双语医生通过调查评估了翻译的准确性和清晰度.
- 印度语被用于初步问卷验证.
主要成果:
- 参与者的反表明,关于翻译和简化报告的准确性和清晰度,结果各不相同.
- 该研究观察到不同语言的不同程度的成功,突出了表现的不一致性.
- 聊天GPT 4.0 展示了其当前翻译能力的潜力,但也展示了其当前翻译能力的局限性.
结论:
- 通过克服语言障碍,大型语言模型有望改善医疗保健沟通和患者理解.
- 跨语言的不一致性能需要进一步改进人工智能模型和更具包容性的培训数据.
- 人工智能的进步至关重要,尤其是在医疗环境中翻译低资源语言时.
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Language serves as a bridge between ideas and communication, influencing how individuals perceive and interact with the world. Psychologists have long debated whether language shapes thought or vice versa. This discussion gained grip with Edward Sapir and Benjamin Lee Whorf in the 1940s, who proposed that language determines thought, a concept known as linguistic determinism. They suggested that the vocabulary and structure of a language influence how its speakers think and perceive reality.
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