第七章：基於數據驅動的生成式人工智能模型綜述 - 從醫療保健科學文獻中提取知識

Q: 生成式 AI 模型如何被用於生成個性化醫療保健文本摘要，例如針對患者的摘要？

生成式 AI 模型，例如 GPT-4，在生成針對患者的個性化醫療保健文本摘要方面具有巨大潛力。以下是一些方法： 根據患者的健康素養調整摘要的複雜程度： 模型可以根據患者的年齡、教育程度和閱讀理解能力調整語言風格和內容深度。例如，針對兒童的摘要可以使用更簡單的詞彙和句子結構，而針對醫學專業人士的摘要可以使用更專業的術語。 重點關注與患者相關的信息： 模型可以分析患者的病史、診斷和治療方案，並生成重點關注與患者當前狀況和需求相關的信息的摘要。例如，針對患有糖尿病患者的摘要可以重點關注血糖控制、飲食建議和藥物治療等信息。 以多種語言生成摘要： 利用多語言訓練的 LLM，可以將醫學文獻翻譯成患者的母語，從而克服語言障礙，促進健康公平。 生成不同格式的摘要： 除了傳統的文本摘要，模型還可以生成其他格式的摘要，例如要點列表、信息圖表或視頻，以滿足不同患者的學習偏好。 整合到患者門戶網站或移動應用程序中： 將生成式 AI 模型整合到患者門戶網站或移動應用程序中，可以讓患者輕鬆訪問個性化的醫療保健信息。 然而，在將生成式 AI 模型用於生成針對患者的摘要時，必須解決數據隱私、偏見和準確性等問題。

Q: 生成式摘要模型的倫理含義是什麼，特別是在數據隱私和偏見方面？

生成式摘要模型在醫療保健領域的應用引發了重要的倫理考量，特別是在數據隱私和偏見方面： 數據隱私： 訓練生成式模型需要大量的數據，其中可能包含敏感的患者信息。 確保患者數據的隱私和安全至關重要。 必須採取去識別化技術和嚴格的數據訪問控制措施，以防止數據洩露和未經授權的訪問。 偏見： 如果訓練數據集中存在偏見，生成式模型可能會產生有偏見或歧視性的摘要。 例如，如果訓練數據主要來自特定人群，模型可能會在針對其他人群生成摘要時表現不佳或產生不公平的結果。 必須仔細審查和處理訓練數據中的偏見，以確保公平性和準確性。 責任和透明度： 當生成式模型用於醫療保健決策時，必須明確責任主體。 開發人員、醫療保健專業人員和患者都需要了解模型的功能和局限性。 透明度對於建立信任和確保負責任地使用至關重要。 解決這些倫理問題對於負責任地開發和部署生成式摘要模型至關重要。

Q: 除了文本摘要，LLM 還可以在醫療保健領域的哪些其他 NLP 任務中發揮作用？

除了文本摘要，LLM 還可以在醫療保健領域的許多其他 NLP 任務中發揮作用，例如： 臨床文件分析： LLM 可以分析電子健康記錄 (EHR) 中的非結構化文本，例如醫生筆記、出院總結和實驗室報告，以提取關鍵信息，例如診斷、藥物和治療方案。 醫學問答： LLM 可以用作聊天機器人或虛擬助手，為患者和醫療保健專業人員提供準確的醫學信息。 他們可以回答有關症狀、疾病和治療方案的問題。 藥物發現和研究： LLM 可以分析大量的生物醫學文獻，以識別潛在的藥物靶點、預測藥物相互作用並加速藥物發現過程。 患者教育和參與： LLM 可以生成針對患者的個性化教育材料，例如有關其狀況、治療方案和生活方式改變的信息。 他們還可以促進患者與醫療保健專業人員之間的溝通。 公共衛生監測： LLM 可以分析社交媒體數據和在線論壇，以識別疾病爆發、跟踪疾病傳播並監測公眾對健康問題的看法。 總之，LLM 在醫療保健領域具有廣泛的應用前景，可以改善患者護理、促進醫學研究並增強公共衛生工作。

Conceptos Básicos

自然語言處理，特別是生成式預訓練 Transformer 模型，顯示出從醫療保健科學文獻中提取知識（例如自動生成摘要）的潛力，但仍存在局限性，需要進一步的研究和評估策略。

Resumen

基於數據驅動的生成式 AI 模型綜述 - 從醫療保健科學文獻中提取知識

這篇研究論文回顧了基於自然語言處理 (NLP) 的自動文本摘要方法的發展，特別關注了生成式 AI 模型在醫療保健領域的應用。

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本研究旨在探討大型語言模型 (LLM) 在從醫療保健科學文獻中提取知識方面的應用，重點關注自動生成摘要。

作者對 PubMed、Web of Science 和 CINAHL/Medline 等資料庫進行了範圍回顧，涵蓋 2017 年至 2022 年期間發表的相關研究。他們根據預定的納入和排除標準篩選研究，最終選擇了七項研究進行深入分析。

Ideas clave extraídas de

Chapter 7 Review of Data-Driven Generative AI Models for Knowledge Extraction from Scientific Literature in Healthcare

by Leon Kopitar... a las arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11635.pdf

Chapter 7 Review of Data-Driven Generative AI Models for Knowledge Extraction from Scientific Literature in Healthcare

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生成式 AI 模型如何被用於生成個性化醫療保健文本摘要，例如針對患者的摘要？

生成式 AI 模型，例如 GPT-4，在生成針對患者的個性化醫療保健文本摘要方面具有巨大潛力。以下是一些方法：

根據患者的健康素養調整摘要的複雜程度： 模型可以根據患者的年齡、教育程度和閱讀理解能力調整語言風格和內容深度。例如，針對兒童的摘要可以使用更簡單的詞彙和句子結構，而針對醫學專業人士的摘要可以使用更專業的術語。
重點關注與患者相關的信息： 模型可以分析患者的病史、診斷和治療方案，並生成重點關注與患者當前狀況和需求相關的信息的摘要。例如，針對患有糖尿病患者的摘要可以重點關注血糖控制、飲食建議和藥物治療等信息。
以多種語言生成摘要：  利用多語言訓練的 LLM，可以將醫學文獻翻譯成患者的母語，從而克服語言障礙，促進健康公平。
生成不同格式的摘要： 除了傳統的文本摘要，模型還可以生成其他格式的摘要，例如要點列表、信息圖表或視頻，以滿足不同患者的學習偏好。
整合到患者門戶網站或移動應用程序中：  將生成式 AI 模型整合到患者門戶網站或移動應用程序中，可以讓患者輕鬆訪問個性化的醫療保健信息。
然而，在將生成式 AI 模型用於生成針對患者的摘要時，必須解決數據隱私、偏見和準確性等問題。

生成式摘要模型的倫理含義是什麼，特別是在數據隱私和偏見方面？

生成式摘要模型在醫療保健領域的應用引發了重要的倫理考量，特別是在數據隱私和偏見方面：

數據隱私： 訓練生成式模型需要大量的數據，其中可能包含敏感的患者信息。 確保患者數據的隱私和安全至關重要。 必須採取去識別化技術和嚴格的數據訪問控制措施，以防止數據洩露和未經授權的訪問。
偏見： 如果訓練數據集中存在偏見，生成式模型可能會產生有偏見或歧視性的摘要。 例如，如果訓練數據主要來自特定人群，模型可能會在針對其他人群生成摘要時表現不佳或產生不公平的結果。 必須仔細審查和處理訓練數據中的偏見，以確保公平性和準確性。
責任和透明度：  當生成式模型用於醫療保健決策時，必須明確責任主體。 開發人員、醫療保健專業人員和患者都需要了解模型的功能和局限性。 透明度對於建立信任和確保負責任地使用至關重要。
解決這些倫理問題對於負責任地開發和部署生成式摘要模型至關重要。

除了文本摘要，LLM 還可以在醫療保健領域的哪些其他 NLP 任務中發揮作用？

除了文本摘要，LLM 還可以在醫療保健領域的許多其他 NLP 任務中發揮作用，例如：

臨床文件分析：  LLM 可以分析電子健康記錄 (EHR) 中的非結構化文本，例如醫生筆記、出院總結和實驗室報告，以提取關鍵信息，例如診斷、藥物和治療方案。
醫學問答：  LLM 可以用作聊天機器人或虛擬助手，為患者和醫療保健專業人員提供準確的醫學信息。 他們可以回答有關症狀、疾病和治療方案的問題。
藥物發現和研究：  LLM 可以分析大量的生物醫學文獻，以識別潛在的藥物靶點、預測藥物相互作用並加速藥物發現過程。
患者教育和參與：  LLM 可以生成針對患者的個性化教育材料，例如有關其狀況、治療方案和生活方式改變的信息。 他們還可以促進患者與醫療保健專業人員之間的溝通。
公共衛生監測：  LLM 可以分析社交媒體數據和在線論壇，以識別疾病爆發、跟踪疾病傳播並監測公眾對健康問題的看法。
總之，LLM 在醫療保健領域具有廣泛的應用前景，可以改善患者護理、促進醫學研究並增強公共衛生工作。