Jan, 2024

超越直接诊断：基于 LLM 的多专家代理咨询自动诊断

PDF
TL;DR采用调谐自由的 LLM（大语言模型）代理作为医学从业者，我们提出了基于代理的多专科咨询（AMSC）框架，通过自适应地融合代理对潜在疾病的概率分布来模拟真实世界中的诊断过程。实验结果显示了我们的方法相比基线的优越性。值得注意的是，我们的方法需要极少的参数更新和训练时间，提高了效率和实用性。此外，我们深入探讨了在自动诊断背景下的隐性症状的新角度。
ai in healthcarediagnosismedical practitionersmulti-specialist consultationimplicit symptoms
发现论文，激发创造
  • 癌症临床决策中的自主人工智能代理

    多模态人工智能系统能够通过解释各种类型的医疗数据来增强临床决策，本研究引入了一种利用大型语言模型作为中央推理引擎的多模态医疗人工智能的替代方法，通过验证该系统在临床肿瘤学场景中的表现，证实了语言模型能够作为专科、以患者为中心的临床助手的有效性。

    Apr, 2024

  • 大型语言模型多轮医疗咨询自动评估框架

    该研究介绍了一种自动评估框架，评估了大型语言模型作为虚拟医生在多轮咨询中的实际能力，通过重构来自美国医疗执照考试的医学多项选择题，提出了一个基准测试集，并开发了综合评估指标。研究结果表明，使用培训集对大型语言模型进行微调，可以减轻幻觉并提高其在所提出基准上的性能。

    Sep, 2023

  • 外部规划控制的大型语言模型对话式疾病诊断

    通过利用大型语言模型来开发一个医学任务导向的对话系统，该系统模拟人类医生与患者对话以推断诊断结果，研究使用外部规划器和大型语言模型改进了先前人工智能系统在信息收集和自然语言理解等方面的局限性。通过模拟医生的疾病筛查和鉴别诊断的两阶段决策过程，我们设计了两个不同的规划器，以有效地引导医疗对话。采用强化学习和大型语言模型进行主动学习，我们训练了这些规划器，并在 MIMIC-IV 数据集上对系统进行评估，结果表明该系统能够胜过现有模型，这是实现自动对话式疾病诊断并提高医学诊断的精确性和可访问性的重要一步。

    Apr, 2024

  • 语言模型在医疗应用中容易受到患者错误自我诊断的影响

    大语言模型在医疗保健领域逐渐变得越来越重要，它可作为一种潜在工具，帮助临床医生、研究人员和患者之间进行沟通。然而，对医学考试问题上的 LLMs 进行传统评估并不能反映真实患者和医生之间互动的复杂性，其中引入了患者自我诊断的情况。本研究通过修改美国医学考试中的多项选择题，将患者的自诊断报告纳入其中，提出了多种 LLMs。研究结果表明，当患者提出错误的偏见验证信息时，LLMs 的诊断准确性显著下降，自诊断存在较高的错误敏感性。

    Sep, 2023

  • AI 医院：交互评估和合作使用 LLM 作为实习医生进行临床诊断

    大型语言模型（LLMs）在医疗保健领域的应用具有重要意义，为了充分利用其交互潜力，本文提出了 AI Hospital 框架，用于构建实时互动诊断环境，并通过多视角医学评估（MVME）基准和协作机制来验证其可行性和有效性。

    Feb, 2024

  • 通过多智能体对话增强诊断准确性：利用大型语言模型减轻认知偏差

    通过大型语言模型 (LLMs) 在多智能体框架中的运用，模拟临床决策过程并评估其改善诊断准确性的有效性，以应对临床决策中的认知偏差。

    Jan, 2024

  • 人工智能与人类集体生成的最准确的差异诊断

    基于综合人机智能的混合智能系统在医疗诊断等复杂无结论领域的应用显示出了人类和大型语言模型的协同作用，以提高精确性。

    Jun, 2024

  • 借助大型语言模型实现准确的鉴别诊断

    本研究介绍了一种为诊断推理进行优化的大型语言模型 (LLM)，并评估其生成独立诊断推理 (DDx) 或为临床医生提供辅助的能力。结果显示，在挑战性真实医学案例中，使用 LLM 辅助的临床医生在 DDx 质量和全面性方面表现优于未使用该辅助工具的医生，证明 LLM 为 DDx 提供了潜力，有望改善医生在复杂病例中的诊断推理和准确性。

    Nov, 2023

  • 走向对话式诊断人工智能

    医生与患者对话是医学的核心，具有技巧的病史采集为准确的诊断、有效的治疗和持久的信任铺平了道路。人工智能（AI）系统能够进行诊断对话，可以提高医疗的可及性、一致性和质量。本研究介绍了一种基于大型语言模型（LLM）的 AI 系统 AMIE，该系统通过模拟环境和自动反馈机制进行优化，以实现在不同疾病、专业领域和环境中的学习和扩展。 AMIE 在临床相关性能评估中表现出更高的诊断准确性和出色的性能，这是朝着对话式诊断 AI 的里程碑迈进。

    Jan, 2024

  • 面向 LLMs 的临床能力自动评估：度量标准、数据和算法

    基于大语言模型的临床能力评估范式，利用自动化评估方法来确保临床方案的安全性和可靠性。

    Mar, 2024