Jul, 2024

卫生技术评估的生成式人工智能：机遇、挑战与政策考虑

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TL;DR人工智能对卫生技术评估具有转变潜力，包括大型语言模型在内的基础模型可以在证据综述、证据生成、临床试验和经济模型等四个关键领域中发挥作用。尽管这些技术有很大的前景，但仍需要持续评估其在卫生技术评估中的应用，并熟悉其当前的限制和科学有效性、偏见风险以及公平和伦理问题。建议HTA机构负责负责地将生成式人工智能集成到工作流程中，并强调人类监督和这些工具的快速演变性质的重要性。
发现论文，激发创造
  • 医疗健康中生成人工智能的综合评述

    人工智能的进展推动了医疗保健领域的革命性变化，其中包括生成式人工智能模型，特别是转换器和扩散模型的应用。本综述旨在全面介绍生成式人工智能在医疗保健中的应用，重点关注转换器和扩散模型，并提出未来研究的潜在方向，以应对医疗保健部门的现有限制和不断变化的需求。作为对对生成式人工智能在医疗保健领域应用感兴趣的研究人员和实践者的全面指南，本综述提供了有关当前技术水平、面临的挑战以及未来发展方向的宝贵见解。

    Oct, 2023

  • 医疗领域中的生成人工智能：伦理考虑和评估清单

    通过系统的范围性评估现有医疗研究，我们揭示了当前关于生成式人工智能的道德讨论中存在的漏洞，并提出了一个伦理检查清单，用于全面评估和透明记录生成式人工智能发展中的伦理讨论。这一清单可以被快速整合到目前的同行评审和出版系统中，以增强生成式人工智能研究，在更广泛的场景中，它也可用于披露生成式人工智能产品（或这些产品的实际应用）中与伦理有关的考虑，以帮助用户建立对其能力的合理信任。

    Nov, 2023

  • 利用生成人工智能进行临床证据摘要的可信性需求

    通过使用最佳可用证据赋予医疗决策和实践更好的质量，循证医学旨在改善医疗保健。然而，医学证据的快速增长来自不同的来源，这在收集、评估和综合证据信息方面带来了挑战。最近发展的生成AI模型，如大型语言模型，有望在简化艰巨任务方面发挥作用。然而，开发负责任、公平和包容的模型仍然是一项复杂的工作。在这个视角中，我们讨论了生成AI在自动摘要医学证据的情境中的可信度问题。

    Nov, 2023

  • 生成型大型语言模型是循证医学的自主实践者

    通过使用人工智能的生成式大型语言模型，可以使其作为自主的循证医学的从业者，通过工具的使用与真实世界的医疗系统进行交互，并以符合指南的方式执行患者管理任务，这有可能通过进一步的改进来推动医疗的转型。

    Jan, 2024

  • 医学图像分析中先进云服务和生成性人工智能系统的实际应用

    医学领域中的人工智能技术发挥着越来越重要的作用，特别是在医学成像领域，通过生成式人工智能可以增强图像质量并提高医学诊断和患者护理水平。

    Mar, 2024

  • 医疗领域生成型大型语言模型人工评估的文献综述与框架

    该研究回顾了健康医疗领域中基于大型语言模型的人工智能生成文本的人工评估方法，并使用QUEST框架提出了一个标准化和统一的人工评估方法，旨在提高可靠性和适用性。

    May, 2024

  • 医疗健康中生成人工智能的应用：算法、伦理、法律和社会考虑

    该研究针对生成式人工智能应用于医学成像和文本分析时带来的伦理问题、法律问题和算法挑战进行了深入研究，并提出了负责任的解决方案和强有力的监管框架，以确保生成式人工智能在医疗领域的道德和负责任的实施。

    Jun, 2024

  • 利用大型语言模型加速临床证据综合

    利用TrialMind等基于LLMs的人工智能模型，我们介绍了一种为进行医学系统评价而设计的生成型AI流水线。通过结合人类专家的监督，我们证明了TrialMind显著提高了文献综述的过程，并在从超过2000万篇PubMed文章中搜索研究、筛选研究和提取结果的过程中取得了优异的性能。结果还显示，与GPT-4基准相比，八位人类评估者更喜欢TrialMind，其有效率提升了临床研究的效率。

    Jun, 2024

  • 多种医学模态下的合成数据生成人工智能：最新发展及挑战的系统综述

    本研究综述了生成模型在合成各种医学数据类型方面的广泛应用，探索了合成应用、生成技术和评估方法等方面的见解，强调了医学数据的唯一性和临床应用的需求。同时，研究也揭示了医学图像评估方法的不足之处，呼吁进行深入评估、基准测试和比较研究以促进开放和合作。

    Jun, 2024

  • 建立严谨且经济高效的人工智能模型临床试验

    通过严格有效的评估方法，以患者/临床医生为中心的AI随机对照试验（DC-AI RCTs）和基于虚拟临床医生的试验（VC-MedAI）被提出作为有效替代DC-AI RCTs的方法，以此来评估AI模型在临床实践中的必要性和有效性。

    Jul, 2024