LLM как врач

Целью данного исследования было оценить потенциал больших языковых моделей (LLM) в диагностике в здравоохранении, в частности, их способность анализировать подсказки, основанные на симптомах, и ставить точные диагнозы. Исследование сосредоточилось на моделях, включая GPT-4, GPT-4o, Gemini, o1 Preview и GPT-3.5, оценивая их эффективность в выявлении заболеваний исключительно на основе предоставленных симптомов. Подсказки, основанные на симптомах, были отобраны из авторитетных медицинских источников для обеспечения достоверности и релевантности. Каждая модель тестировалась в контролируемых условиях для оценки их диагностической точности, прецизионности, полноты и способности принимать решения. Были разработаны специальные сценарии для изучения их эффективности как в общих, так и в ответственных диагностических задачах. Среди моделей GPT-4 показала наивысшую диагностическую точность, продемонстрировав сильное соответствие медицинскому мышлению. Gemini преуспела в ответственных сценариях, требующих точного принятия решений. GPT-4o и o1 Preview показали сбалансированную эффективность, эффективно справляясь с диагностическими задачами в реальном времени с акцентом как на точность, так и на полноту. Модель GPT-3.5, несмотря на меньшую степень детализации, оказалась надежной для решения общих диагностических задач. Данное исследование подчеркивает сильные и слабые стороны моделей с низкой степенью детализации в медицинской диагностике. Хотя такие модели, как GPT-4 и Gemini, демонстрируют многообещающие результаты, необходимо решить такие проблемы, как соблюдение конфиденциальности, этические соображения и смягчение присущих им предвзятостей. Полученные результаты указывают на пути ответственной интеграции моделей с низкой степенью детализации в диагностические процессы для улучшения результатов лечения. - Digital Diagnostics: The Potential of Large Language Models in Recognizing Symptoms of Common Illnesses

См. также другие публикации, посвященные LLM