Dieses Studium stellt einen innovativen Ansatz vor, der externe Planer mit Großen Sprachmodellen kombiniert, um ein medizinisches dialogorientiertes System zu entwickeln. Durch die Nachahmung des zweiphasigen Entscheidungsprozesses von Ärzten - Krankheitsscreening und differenzielle Diagnose - können die Planer effektiv Informationen sammeln und eine genaue Diagnose stellen.
Meerkat-7B, ein neues offenes medizinisches KI-System mit 7 Milliarden Parametern, übertrifft bestehende 7B-Modelle und GPT-3.5 deutlich bei der Lösung komplexer medizinischer Probleme, indem es Reasoning-Fähigkeiten aus Medizinlehrbüchern erlernt.
Große Sprachmodelle wie GPT-4 zeigen eine bemerkenswerte Leistung bei der Beantwortung medizinischer Fragen, aber ihr Selbstvertrauen und ihre Kalibrierung können je nach Feedback-Mechanismen variieren.
SUDO ist ein Framework, das es ermöglicht, unzuverlässige KI-Vorhersagen zu identifizieren, vorteilhafte KI-Systeme auszuwählen und algorithmische Voreingenommenheit ohne Referenzannotationen zu beurteilen.
Große Sprachmodelle (LLMs) gewinnen zunehmend an Interesse, um die klinische Effizienz für die medizinische Diagnose zu verbessern. Um eine sichere und zuverlässige klinische Anwendung zu gewährleisten, wird die Bewertung von LLMs entscheidend, um potenzielle Risiken wie Halluzinationen besser zu mindern. In dieser Arbeit schlagen wir ein automatisches Bewertungsparadigma vor, das speziell darauf ausgerichtet ist, die Fähigkeiten von LLMs bei der Erbringung klinischer Dienstleistungen wie Krankheitsdiagnose und -behandlung zu beurteilen.
ChatGPT kann als wertvolles Werkzeug im Gesundheitswesen eingesetzt werden, indem es Patienten in Notfällen unterstützt und allgemeine medizinische Anfragen beantwortet.