在健康经济学和结果研究中使用生成人工智能:技术和突破的入门书

科学领域:

• 卫生经济学和结果研究 (HEOR)
• 人工智能 (AI) 是一种人工智能.
• 机器学习 机器学习

背景情况:

• 生成型人工智能 (GenAI) 为优化 HEOR 工作流提供了机会.
• 传统上耗时的HEOR任务,如文献评论和数据提取,可以通过GenAI进行增强.
• 卫生经济学家需要对GenAI的基础知识才能充分利用其能力.

研究的目的:

• 在HEOR项目中向卫生经济学家介绍GenAI工具的基本使用,特别是大型语言模型 (LLM).
• 为在HEOR中导航不断变化的AI领域提供指导.
• 突出将LLMs纳入HEOR实践的潜在好处和挑战.

主要方法:

• 使用聊天机器人接口 (例如,ChatGPT) 进行可访问的LLMs探索.
• 使用应用程序编程接口 (API) 来实现复杂项目的可扩展性和集成性.
• 实施快速的工程策略 (少数镜头,思维链) 和检索增强生成 (RAG) 以提高LLM性能.
• 讨论部署选项 (本地托管,安全的API,云托管的开源模型) 以及它们的安全/技术权衡.

主要成果:

• 在HEOR任务中,LLM显示出显著的潜力,包括文献总结,数据提取,报告起草,代码生成和质量审查.
• 关键的挑战包括LLM"幻觉" (不准确的信息),安全问题 (GDPR,HIPAA合规),可复制性问题和潜在的偏见.
• 有效实施需要强大的安全协议,报告透明度 (模型版本,提示) 和道德考虑.

结论:

• 通过提高效率和洞察力,GenAI,特别是LLM,为HEOR提供了转型潜力.
• 负责任的采用需要对LLM能力,局限性,安全要求和道德影响有充分的了解.
• 未来的应用可能包括动态的HEOR材料,改进的患者信息访问和加速的药物访问分析,需要仔细管理数据所有权和偏差.