Введение в использование больших языковых моделей в медицине
Большие языковые модели (LLMs) активно применяются в медицине для поддержки диагностических решений, сортировки пациентов, клинической отчетности и медицинских исследований. Несмотря на их высокую эффективность в контролируемых медицинских тестах, таких как Экзамен на получение медицинской лицензии США (USMLE), их практическое применение в реальном мире еще не было должным образом протестировано.
Проблемы существующих оценок
Существующие методы оценки в основном основываются на синтетических данных, которые не отражают сложностей клинической практики. Исследование показало, что лишь 5% анализа LLM основано на реальной информации о пациентах, что подчеркивает значительную разницу между тестированием и реальным использованием.
Недостатки традиционных методов оценки
Современные методы оценки в основном используют синтетические наборы данных и формальные медицинские экзамены, которые не отражают реальные сценарии взаимодействия с пациентами. Большинство тестов дают единичные метрики, не учитывая важные детали, такие как правильность фактов и клиническая применимость.
Решение: MedHELM
Исследователи разработали MedHELM — комплексную оценочную рамку, предназначенную для тестирования LLM на реальных медицинских задачах. Она охватывает пять основных областей:
- Поддержка клинических решений
- Генерация клинических заметок
- Коммуникация и образование пациентов
- Помощь в медицинских исследованиях
- Администрация и рабочие процессы
Структура оценки
MedHELM включает 22 подкатегории и 121 конкретную медицинскую задачу, обеспечивая широкое покрытие критически важных приложений в здравоохранении. Оценка проводится на основе реальных клинических данных и многоаспектного подхода к оценке.
Инфраструктура данных
Процесс оценки поддерживается обширной инфраструктурой наборов данных, включающей 31 набор данных, что гарантирует точность представления реальных медицинских вызовов.
Примеры применения
MedCalc-Bench тестирует, насколько хорошо модель может выполнять клинически значимые числовые вычисления, что позволяет строго оценить медицинское рассуждение и точность.
Результаты и выводы
Оценка шести LLM различных размеров выявила их сильные и слабые стороны. Большие модели, такие как GPT-4o, показали высокую точность в медицинском рассуждении, в то время как меньшие модели продемонстрировали недостатки в тестах на знание.
Будущие направления
Дальнейшие исследования будут сосредоточены на улучшении MedHELM путем введения специализированных наборов данных и внедрения обратной связи от медицинских специалистов.
Заключение
MedHELM предлагает надежный метод оценки языковых моделей в здравоохранении, обеспечивая их тестирование на реальных клинических задачах. Это создает прочную основу для безопасной и эффективной интеграции LLM в современные системы здравоохранения.
Связь и ресурсы
Для получения дополнительной информации и поддержки в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram для актуальных новостей об ИИ.
“`
