作为一名执业的神经外科医生,安全有效地使用大型语言模型

科学领域:

• 神经外科 神经外科
• 人工智能的人工智能
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 大型语言模型 (LLM) 在神经外科知识管理和教育方面表现有前途.
• 在神经外科中LLMs的临床整合是一个不断发展的研究领域.
• 神经外科医生正在探索安全有效地部署LLM技术.

研究的目的:

• 探讨在神经外科实践中安全有效地部署LLM的关键考虑因素.
• 为评估LLM采用的神经外科医生提供一个框架.

主要方法:

• 在PubMed的文献搜索中,搜索有关神经外科LLM的研究.
• 对用例,LLM选择标准和遇到的挑战,包括私人健康信息处理的论文的审查.

主要成果:

• 选择LLM的核心原则包括技术方面,如访问,上下文窗口,多模式,RAG和绩效基准.
• 讨论了安全考虑和对私人健康数据的LLM推断的机构支持.
• 为考虑LLM实施的神经外科医生提出了一个框架.

结论:

• 士课程为推进神经外科实践提供了显著的机会.
• 临床采用需要仔细评估技术,伦理和监管方面的挑战.
• 对模型选择,部署和合规的深思熟虑的评估对于最大限度地提高效益并最大限度地降低风险至关重要.