Улучшение надежности ИИ в здравоохранении
Введение
Современные языковые модели (LLM) становятся все более популярными в здравоохранении. Однако важно, чтобы их выводы основывались на надежных источниках. Несмотря на то, что ни одна LLM не получила одобрения FDA для клинического принятия решений, такие модели, как GPT-4o и MedPaLM, показывают высокую эффективность. Но их склонность к выдаче неподтвержденной информации может представлять серьезные риски.
Проблемы атрибуции источников
Несмотря на достижения в технологии LLM, остаются проблемы с обеспечением достоверности предоставляемых моделей ссылок. Новые подходы, такие как ALCE и FactScore, помогают оценивать качество атрибуции, но надежность цитат все еще вызывает беспокойство.
SourceCheckup: решение для надежной атрибуции
Исследователи Стэнфордского университета разработали инструмент SourceCheckup, который автоматизирует оценку точности медицинских ответов LLM. Они обнаружили, что 50% до 90% ответов LLM не имели достаточной поддержки от указанных источников.
Методология исследования
В исследовании SourceCheckup были сгенерированы медицинские вопросы из двух источников: Reddit и MayoClinic. Оценивались точность фактов и качество цитирования ответов LLM с использованием метрик, валидированных медицинскими экспертами.
Ключевые выводы
- 50% до 90% ответов LLM не имели полной поддержки цитатами.
- GPT-4 показал неподтвержденные утверждения в около 30% случаев.
- Открытые модели, такие как Llama 2, значительно уступали в точности цитирования.
Рекомендации по улучшению
- Обучите модели для точного цитирования и верификации.
- Используйте автоматизированные инструменты, такие как SourceCleanup, для редактирования неподдерживаемых заявлений.
- Внедрите процессы непрерывной оценки для обеспечения надежности в медицинских приложениях.
Заключение
Выводы исследования SourceCheckup подчеркивают текущие проблемы с обеспечением фактической точности в ответах LLM на медицинские запросы. Улучшение надежности цитирования и процессы верификации помогут лучше использовать технологии ИИ в здравоохранении.
Рекомендации для бизнеса
- Оцените текущие операции на предмет возможностей автоматизации.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат.
- Выберите инструменты, соответствующие вашим потребностям, и настройте их под свои цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу info@flycode.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram здесь.
