Jul, 2023

利用大型语言模型（如 ChatGPT 或 GPT-4）作为临床助手的潜力和风险

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TL;DR在使用真实的大型电子病历数据库进行两项分析后，发现 ChatGPT 和 GPT-4 可以通过思路链和几次提示，准确地完成疾病分类任务，并为卫生保健工作者提供诊断辅助，但是这些模型目前存在错误陈述、忽视重要医学发现、推荐不必要的调查和过度治疗等问题，并伴随有隐私问题，因此仍不适用于现实世界的临床使用。不过，与传统机器学习工作流程的配置相比，这些模型所需的数据和时间较少，突出了它们在卫生保健应用中的可扩展性潜力。
发现论文，激发创造
  • ChatGPT 的病例记录：语言模型与复杂临床问题

    研究了人工智能 GPT4 和 GPT3.5 模型在诊断复杂临床病例时的准确性，结果发现模型在多次尝试后能够正确提供正确的诊断和必要的诊断测试，但在复杂、开放性的情况下存在局限性，未来研究应集中于评估模型在更大数据集上的性能和探索增强临床决策的人机协作策略。

    May, 2023

  • ChatGPT 在 USMLE 上的表现：揭示大型语言模型为 AI 辅助医学教育的潜力

    本研究评估了使用 ChatGPT 回答医学问题的可靠性，结果发现 ChatGPT 的答案更加上下文相关，代表着较好的演绎推理模型。ChatGPT 等语言学习模型可以成为 e-learners 的宝贵工具，但研究表明还有提高其准确性的空间。

    Jun, 2023

  • 评估 ChatGPT 家族模型在生物医学推理和分类中的表现

    研究了大型语言模型在生物医学任务中的性能，并与更简单的模型进行了比较，特别地，探讨了分类和因果关系检测任务。发现精细调整后的模型依然是最佳策略，而简单的词袋模型的表现与最复杂的大型语言模型的表现相当。

    Apr, 2023

  • ChatGPT 能成为您的个人医疗助手吗？

    该研究评估了在阿拉伯语中使用经过微调的 ChatGPT 模型作为个人医疗助手的潜力，并通过自动评估和人工评估证明它在医疗援助方面具有光明前景。

    Dec, 2023

  • 比较 GPT-4 与 Chat-GPT 在心理健康护理中的功效：对大型语言模型进行盲评估以支持心理辅导

    该研究比较了两个大型语言模型 GPT-4 和 Chat-GPT 在回应 18 个心理提示方面的表现，以评估它们在心理健康护理环境中的潜在适用性。结果显示 GPT-4 在生成临床相关和富有同理心的回应方面更有效，提供更好的支持和指导。这项研究为大型语言模型在心理健康护理领域的适用性提供了贡献，强调了在该领域持续研究和开发的重要性。需要进一步研究了解造成两个模型性能差异的具体因素，并探索其在不同人群和心理健康状况中的普适性。

    May, 2024

  • ChatGPT 解释复杂医学报告给病人的有效性

    电子病历、ChatGPT、多学科团队报告、医学语言和大型语言模型是本研究的关键词。研究发现，大型语言模型能帮助解释复杂的医学报告给患者，但存在信息不准确、语言不当、个性化有限、人工智能不信任以及将大型语言模型融入临床工作流程的挑战等问题需要解决。

    Jun, 2024

  • 临床 GPT：基于多样医疗数据微调的大型语言模型和全面评估

    本研究介绍了一种专门为临床场景设计和优化的语言模型 ——ClinicalGPT，通过整合大量临床实际数据、领域特定知识和多轮次对话信息，使其更好地处理多种临床任务，并通过医学知识问答、医学考试、患者咨询和医疗记录的诊断分析等全面评估框架证明其在这些任务中显著优于其他模型，突出了我们的方法在将大型语言模型应用于卫生保健这一关键领域的有效性。

    Jun, 2023

  • GPT-4 在医疗挑战问题上的能力

    通过对 USMLE 和 MultiMedQA 基准数据集的全面评估，我们发现不需要专门的提示造型来激发 GPT-4，它的表现超过了 USMLE 的合格分数约 20 分，并表现优于早期的通用模型（GPT-3.5）以及专门针对医学知识进行细化调整的模型（Med-PaLM，Flan-PaLM540B 的提示调整版本）。

    Mar, 2023

  • 赋能临床医生与民主化数据科学：大型语言模型自动化临床研究的机器学习

    chatGPT Code Interpreter (CI) 通过自主开发 ML 模型来预测临床结果并在医学研究和实践中推广广泛应用，从而弥合机器学习开发者和临床实践者之间的知识鸿沟。

    Aug, 2023

  • ChatGPT 和大型语言模型在生物医学和健康领域的机遇和挑战

    该研究调查了大型语言模型在生物医学和健康领域中的多种应用，包括生物医学信息检索、问答、文本摘要、信息提取和医学教育等，并研究了 LLM 是否具有革新这些任务的能力，发现 LLMs 在生物医学文献生成方面已取得了显著进展，但在其他方面，其进展并不太大。虽然大型语言模型在生物医学与健康领域应用的潜力巨大，但其使用也存在某些风险和挑战，例如可疑生成的信息以及涉及敏感病人数据的法律和隐私问题。

    Jun, 2023