在放射学中优化大型语言模型和缓解陷:快速工程和微调
Theodore Taehoon Kim1, Michael Makutonin1, Reza Sirous1
1From the Department of Radiology, George Washington University School of Medicine and Health Sciences, 2300 I St NW, Washington, DC 20052 (T.T.K., R.J.); Yale School of Medicine, New Haven, Conn (M.M.); and University of California San Francisco, San Francisco, Calif (R.S.).
概括
大型语言模型 (LLM) 在放射学中提供了潜力,但面临着幻觉和偏见等挑战. 通过快速工程和微调优化LLMs对于安全有效的医疗应用至关重要.
科学领域:
- 人工智能在医学中的应用
- 医学成像信息学 医疗成像信息学
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM),包括生成预训练变压器 (GPT),越来越多地被用于医学和放射学应用.
- 了解LLM对于医疗保健专业人员至关重要,因为它们的社会影响和日益融入临床工作流程.
研究的目的:
- 为医学和放射学用例提供优化LLM的技术.
- 描述与在医疗保健中实施LLM相关的挑战和局限性.
- 为放射科医生提供LLM技术的基础知识和应用的最佳实践.
主要方法:
- 探索快速工程技术,以提高LLM响应的准确性和可取性.
- 细调过程的解释,以适应一般的LLM用于特定的医疗任务,如临床笔记总结.
- 审查目前在放射学文献中LLMs的概念验证应用.
主要成果:
- 快速工程和微调是提高LLM可靠性和在医疗环境中的相关性的关键方法.
- 在医疗保健中,LLM存在独特的挑战,包括概率输出",幻觉",偏见和安全风险.
- 目前在放射学领域的LLM应用,如决策支持和报告生成,主要是概念验证,因为现有的局限性.
结论:
- 在放射学中,LLM具有显著的潜力,但其概率和复杂的性质需要仔细优化和理解.
- 解决幻觉,偏见和可靠性等挑战对于在医学中广泛采用LLM至关重要.
- 放射科医生需要对LLM技术的基础知识,即时工程和微调才能有效和安全地利用这些工具.
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