Apr, 2024

将乳腺癌自我筛查规则嵌入AI回复以增强ChatGPT提示的可解释性

TL;DR该研究探讨了生成式人工智能(以ChatGPT 3.5 Turbo模型为重点)与乳腺癌风险评估的复杂性,旨在评估ChatGPT的推理能力,着重于其处理规则和提供筛查建议解释的潜力,并通过展示ChatGPT在自然语言推理方面的独特能力,以缩小智能机器与临床医生之间的技术鸿沟。该方法采用监督式提示工程方法,以强制ChatGPT提供详细的解释。通过生成算法生成的合成用例作为编码规则的测试基础,评估模型的处理能力。研究结果突出了ChatGPT在处理规则方面的潜力,可与专家系统相比,重点关注自然语言推理。该研究引入了强化解释性的概念,展示其在阐明结果和促进乳腺癌风险评估用户友好界面方面的潜力。