為醫學領域解開大型語言模型的神秘面紗：入門指南

核心概念

大型語言模型 (LLM) 具有徹底改變醫療保健的潛力，本文提供了一個在醫學領域使用 LLM 的全面框架，涵蓋任務制定、模型選擇、提示工程、微調和部署等關鍵階段，幫助醫療保健專業人員在應對法規遵從、公平性和成本等挑戰的同時，最大限度地發揮 LLM 的優勢。

摘要

導言
大型語言模型 (LLM) ，例如 GPT-4、Claude 3、Gemini 1.5 和 Llama 3，展現出在各種醫療保健應用中的巨大潛力，例如臨床記錄、臨床試驗匹配和回答醫學問題。然而，目前缺乏將其應用從實驗室推廣到臨床實踐的實用、可操作指南。本文旨在通過提供一個詳細的結構化框架來彌合這一差距，以指導 LLM 在醫療工作流程中的利用和整合。
任務制定
將抽象的醫療需求轉化為一個或多個可以通過 LLM 解決的具體任務，需要使用者首先了解 LLM 的核心功能，我們將其分為五大類：(1) 知識和推理，(2) 摘要，(3) 翻譯，(4) 結構化，以及 (5) 多模態數據分析。

知識和推理： LLM 可以使用其參數中編碼的醫學知識，在給定不同上下文信息的情況下執行特定領域的推理。
摘要： LLM 可以將複雜的文檔總結為簡潔的段落或句子。
翻譯： LLM 還具有翻譯文本的能力，不僅可以在不同語言之間翻譯，還可以在適合不同受眾的寫作風格之間翻譯。
結構化： LLM 可用於將自由文本輸入轉換為結構化輸出，例如關鍵值對列表。
多模態： 像 GPT-4 這樣的多模態 LLM 可以分析和整合文本、圖像、音頻甚至基因組信息等多種類型的數據。
大型語言模型選擇
使用者應根據其任務特點選擇合適的 LLM。選擇 LLM 時，使用者應考慮三個關鍵因素：任務和數據、性能要求和模型接口。

任務和數據： 首先要考慮的是使用者正在處理的數據的性質以及要執行的特定任務。
性能要求： 模型的醫學能力是選擇 LLM 時要考慮的最關鍵因素之一。
模型接口： 選擇 LLM 後，使用者還需要根據自己的需求選擇訪問 LLM 的方式。
提示工程
要利用 LLM 的功能來完成特定任務，需要仔細考慮提供給模型的提示（輸入內容）。提示工程是指設計和優化提示，以有效地指導 LLM 生成準確且連貫的響應的過程。

少樣本學習 (FSL)： 如圖 4a 所示，FSL 在提示中包含一些示例（即“樣本”），以便為模型更好地指定任務。
思維鏈 (CoT) 提示： 如圖 4c 所示，CoT 提示涉及設計提示，引導模型逐步進行推理過程。
檢索增強生成 (RAG)： 在 RAG（圖 4d）中，搜索引擎會檢索相關文檔（例如科學文章）並將其包含在提示中，從而使模型能夠更好地解決知識密集型任務，例如回答問題。
工具學習： 某些醫學任務需要使用特定領域的工具，例如數據庫實用程序或醫學計算器。
設置溫度： 除了提示之外，LLM 還需要一個溫度參數，該參數控制生成響應時的隨機性程度。
微調
儘管 LLM 可以使用提示工程來解決許多任務，而無需顯式修改模型，但至少有三種情況可以考慮進行微調：(1) 提示工程技術（如少樣本學習和 RAG）無法充分改善結果，(2) 高質量的訓練數據很容易大量獲得，(3) 工作提示太長，在成本方面不可行。
部署注意事項
在生物醫學領域部署 LLM 需要遵守 HIPAA 和通用數據保護條例 (GDPR) 等隱私標準，以保護患者數據。

法規遵從： 使用專有 LLM 時，必須確保平台符合 HIPAA 規定。
公平與公正： 使用者應評估 LLM 訓練數據和算法中潛在的偏差，以確保公平公正的結果。
成本： 在考慮部署大型語言模型的成本時，區分專有模型和開源模型非常重要。
部署後： 在醫療保健中部署 LLM 後，持續監控至關重要。
結論
大型語言模型 (LLM) 具有通過增強臨床工作流程、決策和患者結果來徹底改變醫療保健的潛力。但是，要將其有效整合到醫療實踐中，需要一種系統且周到的方法。本教程提供了一個在醫學領域使用 LLM 的全面框架，強調了任務制定、模型選擇、提示工程和部署等關鍵階段。通過遵循這些指南，醫療保健專業人員可以在應對法規遵從、公平性和成本等挑戰的同時，最大限度地發揮 LLM 的優勢。隨著人工智能的持續發展，仔細應用這些方法對於確保負責任和有效地使用 LLM 至關重要，最終提高向患者提供的護理質量。

統計資料

建議收集約 100 個測試實例，以遵循醫學領域中 LLM 的若干評估研究。
一個詞彙大約等於 0.8 個單詞，因為文本通常被詞彙化為子詞和單個字符。
GPT-4（128k 個詞彙的上下文窗口）、Claude 3（200k 個詞彙）和 Gemini 1.5 Pro（1M 個詞彙）可以分別處理大約 320、800 和 2,500 篇 PubMed 文章。
對於一個包含大約 4,000 個詞彙的典型 MIMIC-III 出院記錄，處理成本約為 0.12 美元，具體取決於模型生成的響應長度。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Demystifying Large Language Models for Medicine: A Primer

by Qiao Jin, Ni... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18856.pdf

深入探究

除了本文討論的五個類別之外，LLM 還可以應用於哪些其他醫療保健任務？

除了知識與推理、摘要、翻譯、結構化和多模態數據分析這五個主要類別之外，LLM 還可以應用於許多其他的醫療保健任務，例如：

藥物研發： LLM 可以用於分析大量的生物醫學文獻和數據，以識別潛在的藥物靶點、預測藥物有效性和安全性，並加速藥物研發過程。
個性化醫療： LLM 可以根據患者的基因組信息、病史和其他數據，生成個性化的治療方案和健康管理建議。
流行病學和公共衛生： LLM 可以分析來自各種來源的數據，例如社交媒體、電子病歷和環境數據，以預測和追踪疾病的爆發，並制定有效的公共衛生干預措施。
醫療保健管理和運營： LLM 可以自動化醫療保健管理和運營中的各種任務，例如預約安排、保險索賠處理和患者溝通，從而提高效率和降低成本。
醫學教育和培訓： LLM 可以創建互動式學習環境，為醫學生和醫療保健專業人員提供個性化的學習體驗，並評估他們的知識和技能。
這些只是 LLM 在醫療保健領域的潛在應用中的一小部分。隨著 LLM 技術的進步，我們可以預期在未來會出現更多創新性的應用。

如何在不影響患者隱私的情況下，解決 LLM 在醫療保健應用中持續存在的數據隱私和安全問題？

在醫療保健應用中使用 LLM 時，數據隱私和安全至關重要。以下是一些解決這些問題的方法：

去識別化和匿名化數據： 在將患者數據輸入 LLM 之前，應盡可能地去識別化和匿名化數據，例如刪除或替換可識別個人身份的信息。
聯邦學習： 聯邦學習允許在不共享數據的情況下訓練 LLM 模型。這意味著患者數據可以保留在本地設備或機構中，從而降低數據洩露的風險。
差分隱私： 差分隱私是一種通過在數據中添加噪聲來保護隱私的技術，同時仍然允許對數據進行有意義的分析。
安全的多方計算： 安全的多方計算允許多個參與方在不洩露其數據的情況下共同計算一個函數。這對於需要多個機構協作的醫療保健應用非常有用。
嚴格的訪問控制和審計跟踪： 應實施嚴格的訪問控制措施，以限制對患者數據的訪問。此外，應記錄所有數據訪問和使用情況，以便進行審計和監控。
使用本地部署的 LLM： 對於高度敏感的數據，可以考慮使用本地部署的開源 LLM，並將其部署在安全的环境中，以最大程度地控制數據訪問和安全性。
通過結合這些技術和最佳實踐，可以在不影響患者隱私的情況下利用 LLM 的力量來改善醫療保健。

LLM 在醫療保健領域的廣泛採用將如何影響醫患關係和醫學專業的未來？

LLM 在醫療保健領域的廣泛採用將對醫患關係和醫學專業的未來產生深遠的影響：
醫患關係：

增強溝通： LLM 可以幫助彌合患者和醫生之間的溝通鴻溝，例如將複雜的醫學術語翻譯成患者可以理解的語言，並根據患者的個人情況提供個性化的健康信息。
賦予患者權力： LLM 可以讓患者更容易獲得可靠的醫療信息和資源，從而使他們能夠更積極地參與自身的健康管理。
建立信任： 當患者了解到 LLM 如何使用他們的數據以及如何保護他們的隱私時，他們更有可能信任使用 LLM 的醫生和醫療保健機構。
醫學專業：

提高效率： LLM 可以自動化許多耗時的任務，例如記錄病歷、安排預約和處理保險索賠，讓醫生有更多時間專注於患者護理和更複雜的醫療決策。
減少醫療差錯： LLM 可以幫助醫生做出更準確的診斷和治療決策，例如通過分析患者的病歷和最新醫學文獻來提供循證建議。
促進醫學研究： LLM 可以加速醫學研究的進展，例如通過分析大型數據集以識別疾病模式和開發新的治療方法。
然而，LLM 的廣泛採用也帶來了一些挑戰：

工作保障： 一些人擔心 LLM 最終可能會取代醫生和其他醫療保健專業人員的工作。
倫理問題： 使用 LLM 引發了許多倫理問題，例如算法偏差、數據隱私和患者自主權。
醫生的角色轉變： 隨著 LLM 承擔越來越多的傳統醫療任務，醫生的角色可能會發生轉變，更加側重於與患者建立關係、提供情感支持和處理複雜的倫理問題。
總之，LLM 有潜力彻底改变医疗保健，但重要的是要负责任地和合乎道德地使用它们。通過解決潛在的挑戰並專注於以患者為中心的設計，LLM 可以幫助我們創造一個更有效、更公平、更人性化的醫療保健體系。