对处理梅毒相关查询的语言模型进行比较分析
L-M Ferreira1, J-P Nascimento, L-L Souza
1Piracicaba Dental School, UNICAMP Avenida Limeira 901, Areião, Piracicaba Zip code: 13414-900, São Paulo, Brazil luizmig.f@gmail.com.
大型语言模型 (LLM) 显示了梅毒教育的潜力,但需要人类监督. 虽然像ChatGPT 4.0这样的先进模型提供了高精度,但人工智能生成的内容需要对复杂病例进行临床验证.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 公共卫生 公共卫生
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 梅毒 (Treponema pallidum) 是一个全球性的健康问题.
- 人工智能 (AI),特别是大型语言模型 (LLM),可以改善健康教育.
- 对梅毒信息准确性的LLM评估至关重要.
研究的目的:
- 评估LLM产生的梅毒信息的准确性,可读性和临床相关性.
- 为了比较LLM响应与世界卫生组织 (WHO) 的标准.
- 通过专家评估验证人工智能生成的内容.
主要方法:
- 十个基于AI的LLM被评估,使用十个关于梅毒的专家编制的问题.
- 对LLM的反应进行了基准测试,并与世卫组织的梅毒信息表进行了比较.
- 一个由医学专家组成的小组审查了人工智能生成的内容的准确性和临床相关性.
主要成果:
- 聊天GPT 4.0 (92%) 和克劳德 (89%) 显示高准确度与世卫组织标准.
- 困惑和Llama3得分较低 (60-70%),特别是在神经方面.
- 专家发现60%的AI内容在临床上可靠,并指出治疗方案和传输细节中的错误.
结论:
- 在梅毒信息传播方面,LLM是有前途的.
- 人类监督对于确保准确性和临床相关性至关重要.
- 人工智能模型需要对复杂的医疗信息进行进一步的细化,特别是在梅毒方面.
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