用区块链服释放的大型语言模型,实现大规模个性化可靠的医疗保健

科学领域:

• 数字健康数字健康
• 人工智能的人工智能
• 区块链技术 区块链技术

背景情况:

• 数字健康领域的目标是大规模,个性化的医疗保健,但临床医生资源的局限性.
• 大型语言模型 (LLM) 已经推进了数字健康,但引入了幻觉,影响了患者的安全.
• 可靠的AI集成对于可扩展,个性化的医疗保健解决方案至关重要.

研究的目的:

• 提出一种新的数字医院系统,即基于聊天链的大脑医生 (CHATCBD),以实现大规模,个性化和可靠的医疗保健.
• 为了解决LLM诱导的幻觉,并在数字医疗保健应用中提高患者的安全性.
• 提高医疗保健中人工智能驱动的诊断过程的可靠性和可信度.

主要方法:

• 开发了一个数字医院架构,改变了基于LLM的诊断.
• 设计了一个可控的人工智能代理框架,具有可靠性的自我审计机制.
• 集成区块链技术用于去中心化监管,个性化路由和基于数学模型的审计框架,以减轻LLM幻觉.

主要成果:

• 该CHATCBD系统显示,在个性化医疗保健中,LLM能力得到了显著的增强.
• 在13个数据集上的实验证实了从多个角度来看系统的有效性.
• 基于区块链的审计框架确保了人工智能驱动的医疗审计的专业性和诚信.

结论:

• 拟议的CHATCBD系统为大规模,个性化的数字医疗保健提供了可靠的解决方案.
• 区块链集成有效地解决了LLM幻觉,并改善了以患者为中心的决策.
• 在个性化医疗保健应用中,CHATCBD提高了LLM的安全性和能力.