在前列腺癌中评分医生风险沟通使用大型语言模型
Guillermo Lopez-Garcia1, Dongfang Xu2, Michael Luu3
1Department of Computational Biomedicine, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA, USA, Guillermo.LopezGarcia@cshs.org.
Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing
|February 27, 2026
概括
大型语言模型 (LLM) 现在可以自动评分前列腺癌护理中的医生风险沟通. 这种由人工智能驱动的方法为评估患者与医生的讨论提供了一个可扩展的解决方案.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 有效的风险沟通对于前列腺癌治疗的共同决策至关重要.
- 目前对医生沟通的手动评估是耗时的,无法扩展.
- 自动化这种评估可以提高患者与医生互动的质量.
研究的目的:
- 开发和评估使用大型语言模型 (LLM) 来自动评分风险沟通质量的框架.
- 评估LLM在评估与前列腺癌相关的关键概念的医生沟通中所表现的表现.
- 建立一种可扩展的方法来分析瘤学中医生与患者的沟通.
主要方法:
- 开发了一个基于标签的框架,以根据五个关键概念 (预后,预期寿命,勃起功能障碍,失禁,尿道症状) 评分医生沟通.
- 20次临床访问的成绩单被注释,其中487个句子根据风险沟通质量从0到5得分.
- 该任务以多类分类为模型,评估微调的变压器基线和GPT-4o,使用基于标题和思维链 (CoT) 的提示,包括几次学习.
主要成果:
- 最有效的方法结合了基于标签的CoT提示与少数射击学习.
- 这种方法在不同通信领域实现了85.0%至92.0%之间的微平均F1分数.
- 由人工智能驱动的方法表现优于监督的基线,并与人类互注释器协议相匹配.
结论:
- 在前列腺癌咨询中,LLM提供了一种可扩展和准确的方法来评估医生风险沟通.
- 这种人工智能驱动的框架可以通过提供客观的反来提高共享决策的质量.
- 这些发现支持人工智能的更广泛应用,用于评估医生与患者在医疗保健中的沟通.


