熱帶和傳染性疾病大型語言模型的上下文評估

Główne pojęcia

本文探討了大型語言模型在熱帶和傳染性疾病分類任務上的表現,並分析了不同上下文因素對模型性能的影響。

Streszczenie

本文基於開源的熱帶和傳染性疾病(TRINDs)數據集進行研究,並對其進行擴充,包括人口統計和語義臨床及消費者增強,生成了11,000多個提示。研究團隊評估了通用和醫療領域的大型語言模型在這些提示上的表現,並將其與人類專家的表現進行了比較。通過系統實驗,研究團隊證明了人口統計、位置、性別和風險因素等上下文信息對於獲得最佳大型語言模型響應非常重要。最後,研究團隊開發了一個名為TRINDs-LM的原型研究工具,可以探索上下文如何影響大型語言模型在健康領域的輸出。

Statystyki

全球有17億人受到被忽視的熱帶疾病的影響,其中大部分發生在發展中國家。
每年全球有超過5,200萬人死於傳染性疾病,99%發生在發展中國家。
在COVID-19大流行期間,已實施了各種可擴展的措施來應對這些挑戰,但其他熱帶和傳染性疾病的跟踪和準確診斷仍然有限。

Cytaty

"忽視的熱帶疾病,雖然極其可預防和可治療,但仍然在世界上最貧窮的地區高度流行,影響全球17億人,對婦女和兒童的影響尤其嚴重。"
"半數世界人口面臨傳染病風險,這些疾病繼續導致全球超過5,200萬人死亡,其中99%發生在發展中國家。"

Kluczowe wnioski z

Contextual Evaluation of Large Language Models for Classifying Tropical and Infectious Diseases

by Mercy Asiedu... o arxiv.org 09-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.09201.pdf

Głębsze pytania

如何利用大型語言模型在全球範圍內提高熱帶和傳染性疾病的早期檢測和診斷能力?

大型語言模型（LLMs）在提高熱帶和傳染性疾病的早期檢測和診斷能力方面具有潛在的應用價值。首先，LLMs可以通過分析大量的醫療數據和文獻，快速識別疾病的症狀和流行趨勢，從而幫助醫療專業人員及時做出診斷。其次，通過使用擴展的TRINDs數據集，LLMs能夠考慮到不同的上下文因素，如人口統計學、地理位置和風險因素，這些因素對於疾病的診斷至關重要。這種上下文敏感的分析可以提高模型的準確性，特別是在面對全球南方地區的熱帶疾病時，這些地區的病例往往在訓練數據中被低估。此外，LLMs還可以用於開發互動式工具，如TRINDs-LM，讓用戶輸入症狀和背景信息，從而獲得可能的診斷建議，這樣的工具可以在資源有限的地區提供即時的醫療支持。

如何克服大型語言模型在處理熱帶和傳染性疾病方面的偏見和局限性?

克服大型語言模型在處理熱帶和傳染性疾病方面的偏見和局限性需要多方面的努力。首先，應該擴大訓練數據集的多樣性，確保包括來自不同地理區域和文化背景的數據，以減少模型在特定人群中的偏見。其次，進行系統的評估和測試，以識別和修正模型在特定疾病或人群中的表現不佳的情況。這可以通過引入專家評估和人類基準來實現，確保模型的輸出與臨床專家的診斷相符。此外，應用反事實分析（counterfactual analysis）來測試模型在不同人口統計學和社會經濟背景下的表現，這有助於理解模型的局限性並進行針對性的改進。最後，持續的監控和更新模型，以反映最新的醫療知識和流行病學數據，也是克服偏見的重要步驟。

大型語言模型在預防和管理熱帶和傳染性疾病方面有哪些潛在的應用?

大型語言模型在預防和管理熱帶和傳染性疾病方面的潛在應用包括多個方面。首先，LLMs可以用於公共衛生教育，通過生成易於理解的健康信息和預防措施，幫助社區提高對熱帶疾病的認識。其次，這些模型可以支持疾病監測系統，通過分析社交媒體和其他數據源，及時識別疾病爆發的跡象，從而促進早期干預。第三，LLMs還可以用於臨床決策支持，幫助醫生在診斷和治療過程中獲取最新的研究成果和治療指南。此外，LLMs可以協助開發個性化的健康管理計劃，根據患者的具體情況和風險因素提供量身定制的建議。最後，這些模型還可以在疫苗接種和公共衛生政策的制定中發揮作用，通過模擬不同策略的影響，幫助決策者制定更有效的應對措施。