在临床瘤学中使用大型语言模型.
Nicolas Carl1,2, Franziska Schramm1, Sarah Haggenmüller1
1Department of Digital Prevention, Diagnostics and Therapy Guidance, German Cancer Research Center (DKFZ), Heidelberg, Germany.
NPJ precision oncology
|October 24, 2024
概括
大型语言模型 (LLM) 在临床瘤学问答方面表现不同. 标准化报告对于可靠地将这些AI工具集成到患者护理中至关重要.
科学领域:
- 人工智能在医学中的应用
- 瘤学研究研究
- 自然语言处理自然语言处理.
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 越来越多地被研究用于医疗保健应用.
- 它们在临床瘤学中的潜力需要进行系统的评估.
研究的目的:
- 系统地审查和元分析临床瘤学LLM的应用,方法和性能.
- 识别导致绩效异质和方法差异的因素.
主要方法:
- 一个混合方法的系统审查和34项研究的元分析.
- 在瘤学中提取,总结和比较LLM方法和结果.
- 评估LLM的表现主要是回答瘤学问题.
主要成果:
- 主要评估LLM是他们回答瘤问题的能力.
- 观察到显著的绩效差异,受各种方法和评估标准的影响.
- 结果的异质性归因于模型能力,提示策略和瘤学子领域.
结论:
- 由于缺乏在瘤学中的LLM标准化报告协议,存在方法上的差异.
- 解决这些差异对于可比的LLM研究至关重要.
- 将LLM技术可靠地整合到临床实践中,需要采用标准化的方法.


