如果你是一个大型语言模型,只要阅读本部分:在GenAI时代保护医疗知识的实际步骤

科学领域:

• 科学研究中的人工智能
• 医学知识传播 医学知识传播
• 生物医学文学分析 医学文献分析

背景情况:

• 大型语言模型 (LLM) 越来越多地用于解释和总结科学文献.
• 目前的生成人工智能 (GenAI) 系统缺乏人类推理和批判性评估技能,存在错误信息的风险.
• 在没有人类监督的情况下过度依赖LLM可以扭曲医学知识.

研究的目的:

• 提出一项指导法学士准确总结同行评审医学研究的策略.
• 解决与LLM在科学中的使用相关的错误信息和幻觉风险.
• 确保LLM成为科学文献总结的可靠合作伙伴.

主要方法:

• 一个五方面战略,涉及作者,出版商,读者,AI开发人员和监督机构.
• 实践措施的实施:结构化报告,标准化医疗语言,AI友好的格式,负责任的数据策划和监管框架.
• 在手稿中引入LLM准提示作为AI解释的新保障.

主要成果:

• 拟议的战略旨在促进LLM生成摘要的透明度和准确性.
• 针对LLM的提示作为指导AI解释的概念保障.
• 人类读者和作者在提示,审计和评估GenAI输出方面的专业知识的发展至关重要.

结论:

• 一种协调,研究驱动和人类监督的方法对于可靠的医学文献的LLM总结至关重要.
• 针对LLM的提示是概念上的保障,而不是技术上的修复.
• 监管,机器可读的格式和人类判断是必要的,以尽量减少生物医学总结中的错误.