医生还是聊天GPT? 大型语言模型 (LLM) 支持全科医生在开抗生素处方时的能力
Oanh Ngoc Nguyen1, Doaa Amin1, James Bennett2
1CARA Network, School of Public Health, Physiotherapy and Sports Science, University College Dublin, Dublin, Ireland.
一般医生 (GPs) 在抗生素处方方面表现出很高的准确性,表现优于大型语言模型 (LLMs). 虽然LLM有助于诊断和选择抗生素,但一般医生在遵守指南和治疗精度方面仍然优越.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 越来越多地集成到各个领域,在医学诊断和治疗中具有潜在的应用.
- 国家抗生素处方指南对于有效的抗菌药物管理至关重要,这些指南基于当地耐药性数据.
研究的目的:
- 为了比较全科医生 (GPs) 和大型语言模型 (LLMs) 在基于临床细节的基础上提供抗生素治疗建议的准确性.
- 根据国家处方指南评估LLM的表现,并评估诸如幻觉和数据泄露等局限性.
主要方法:
- 在四个国家 (爱尔兰,英国,美国,挪威) 向全科医生和六名法学士展示了24个临床细节.
- 关于诊断,抗生素处方和治疗细节的答案与特定国家指南进行了比较.
- 还评估了LLM的局限性,包括数据泄露.
主要成果:
- 一般医生表现出高诊断准确率 (96%-100%) 和适当的抗生素处方 (83%-92%),平均整体准确率为74%.
- 在诊断 (92%-100%) 和抗生素选择 (59%-100%) 中,LLM表现强,但在指南引用 (38%-96%) 中遇到了困难,特别是对于挪威指南 (0%-13%).
- 数据泄露被确定为LLM重复个人信息的一个重要问题.
结论:
- 大型语言模型显示了指导一般实践抗生素处方的潜力.
- 然而,全科医生对于准确的标签解释,遵守国家指导方针以及精确的抗生素剂量和持续时间至关重要.
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