医生和大语言模型生成的医院出院摘要
Christopher Y K Williams1, Charumathi Raghu Subramanian2,3, Syed Salman Ali2
1Bakar Computational Health Sciences Institute, University of California San Francisco.
大型语言模型 (LLM) 可以起草出院总结,其质量与医生撰写的相似. 虽然LLM叙述可能有更多的错误,但它们的整体有害性很低,这表明有可能在人类审查下临床使用.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 临床文档 临床文档
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 高质量的出院摘要对于患者的结果至关重要,但增加了医生文件负担.
- 大型语言模型 (LLM) 为起草出院总结叙述提供了一个潜在的解决方案,帮助医生.
研究的目的:
- 与医生生成的内容相比,评估LLM生成的出院总结叙述的质量和安全性.
- 确定LLM叙述是否是支持临床文档的可行工具.
主要方法:
- 一项对100例住院医疗病例的横截面研究.
- 盲目,重复评估医生和LLM生成的叙述由22名医生参加.
- 评估总体质量,审稿人的偏好,全面性,简洁性,连贯性和错误类型 (不准确性,遗漏,幻觉) 的评分.
主要成果:
- 法学士和医生叙述显示了可比的整体质量 (平均得分3.67比3.77) 和评审者偏好.
- 法学士叙述比医生叙述更简洁和连贯,但不那么全面.
- 在LLM叙述中,有更多的唯一错误 (2.91对1.82),但整体危害潜力相似低 (平均得分为0.84对0.36).
结论:
- 由LLM生成的退院总结叙述在质量上是可比的,并且同样优先于由医生生成的.
- 尽管错误率较高,但LLM叙述表明总体有害性较低.
- 在人类监督下,LLM生成的叙述是医院医生减少文档负担的可行选择.
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