Обзор потенциала LLM в современной медицине - Медицинская платформа HealthOS

Введение*

С появлением бума ИИ в XXI веке произошли значительные изменения и трансформации во многих отраслях промышленности. Заметны эти изменения в области медицины, где ИИ открывает новые возможности для улучшения качества медицинской помощи. Однако медицина является сложной областью, которая требует обработки большого количества разнообразных данных и сложных аналитических навыков. Поэтому интеграция ИИ, особенно больших языковых моделей (LLM), может существенно улучшить процессы диагностики, лечения и прогнозирования в здравоохранении.

В статье рассматривается разработка автономных агентов на базе LLM, обобщаются методологии оценки надежности и безопасности LLM в медицинских условиях. В целом, статья содержит анализ преобразующего потенциала LLM в области медицины. Также подчеркивается ключевая необходимость постоянной оптимизации и этического надзора, прежде чем ИИ будет эффективно интегрирован в клиническую практику.

Области использования LLM

Области использования LLM в современной медицине:

Поддержка исследовательской деятельности. LLM могут использоваться для быстрого доступа к актуальной медицинской информации, анализируя научные журналы, исследовательские статьи и клинические протоколы. Это особенно полезно для диагностики редких заболеваний и предоставления обновленной информации о заболеваниях, терапевтических подходах и взаимодействии лекарств.
Поддержка принятия клинических решений. LLM помогают автоматизировать клинические процессы и предлагают диагностические рекомендации, основанные на данных пациента, основываясь на анализе медицинских записей пациентов, лабораторных результатов и радиологических данных.
Диагностическая помощь. LLM обладают потенциалом для интерпретации и объединения сложных медицинских данных из различных источников, таких как патология, радиология и генетика, улучшая точность и эффективность диагностики.
Персонализированное лечение. LLM могут помочь врачам разрабатывать индивидуальные планы лечения, учитывая уникальные обстоятельства каждого пациента.
Прогнозирование и хирургическое содействие. LLM-управляемые агенты могут оказывать поддержку в прогнозировании исходов и проведении хирургических процедур, обеспечивая более научное и систематическое принятие медицинских решений.
Обучение и консультирование. LLM используются для демократизации медицинского знания, предоставляя доступ к консультациям онлайн и расширяя образовательные возможности для врачей и пациентов.

Интеграция LLM в передовую систему цифровизации медицинского центра. Мультимодальные медицинские данные, начиная от патологии, радиологии и заканчивая лабораторными исследованиями, поступают в LLM. Эта LLM взаимодействует с агентами ИИ, которые различаются между собой своими компонентами, такими как профиль, планирование, память и действия. Эти агенты повышают продуктивность и качество различных медицинских процедур, таких как диагностика, прогноз, помощь в принятии решений, и других, усиливая роль LLM в процессе цифровизации здравоохранения.

Дополнительные сведения

Авторы предлагают схему эволюции LLM, чтобы выделить ключевые технологии, лежащие в ее основе. Этот раздел служит основой, так как описывает траекторию развития и характерные техники, определившие эволюцию LLM. Определены новые термины, приведенные в глоссарии.

Глоссарий

Large Language Models. LLM. Это языковые модели с большим количеством параметров, способные выполнять широкий спектр языковых задач.
General-purpose LLMs. LLM общего назначения. Это LLM, предназначенные для выполнения широкого круга задач без специальной оптимизации под конкретные задачи.
Specialized LLMs. Специализированные LLM. Это модели, оптимизированные или обученные для конкретных задач или доменов.
Multimodal LLMs. Мультимодальные LLM. Это LLM, способны понимать и генерировать контент в нескольких модальностях, например, текст и изображения.
AI agents. ИИ-агенты. Это сложные ИИ-системы, действующие автономно для выполнения задач или принятия решений на основе данных или окружающей среды.
Reinforcement learning with human feedback. RLHF. Это метод обучения, где используется обратная связь от людей для оптимизации предсказаний или действий модели.
Prompt engineering. Это практика создания и оптимизации подсказок для эффективного управления языком модели.
Zero-shot learning. Это возможность модели обобщать на неизвестные задачи или классы без необходимости видеть примеры во время обучения.
Few-shot learning. Это способность модели адаптироваться к новым задачам или классам с ограниченным числом примеров.
In-context learning. ICL. Это возможность обучения или адаптации к новым задачам путем использования контекста или примеров, представленных во время вывода.
Fine-tuning. Тонкая настройка. Это процесс дополнительного обучения предварительно обученной модели на конкретной задаче для улучшения ее производительности.
Instruction tuning. Это подход, при котором LLM проходят дополнительное обучение с использованием набора инструкций и выходных данных через обучение с учителем.
Chain-of-thought prompting. Это техника создания подсказок, которые направляют модель через многоэтапный процесс рассуждений.
Reinforcement Learning from AI Feedback. RLAIF. Это подход к обучению с подкреплением, где обратная связь поступает от другой ИИ-модели для руководства обучением.
Hallucination. Галлюцинация. Это феномен, когда LLM могут создавать несоответствующие или откровенно ложные данные.

Этапы эволюции LLM

Развитие больших языковых моделей (LLM), таких как GPT и BERT, благодаря появлению архитектуры «трансформер».
Возникновение концепции базовых моделей, которые обучаются на наборах данных с максимально возможным разнообразием и демонстрируют универсальные навыки в различных приложениях.
Совершенствование самосупервизорного обучения LLM для более эффективной обработки естественного языка на большом объеме неупорядоченных данных.
Совершенствование методов вывода LLM, включая ICL и другие методы, которые позволяют моделям адаптироваться к новым задачам с помощью контекстных подсказок.
Развитие подходов к обучению с подкреплением, таких как RLHF и RLAIF, для улучшения точности и соответствия LLM предпочтениям пользователей.
Развитие многомодальных LLM, способных обрабатывать различные типы данных, такие как текст и изображения.
Исследования по созданию универсальных многозадачных LLM, способных эффективно работать в различных областях.

Преимущества LLM

Преимущества LLM в медицине можно разделить на следующие пять категорий

Поиск информации.
Поддержка исследований.
Мультимодальность.
Персонализация.
ИИ-агенты.

Далее мы рассмотрим состав каждой категории, чтобы определить направления работ по использованию LLM в медицинской практике.

Категория «Поиск информации»

Доступность информации. LLM могут быстро извлекать релевантную медицинскую информацию из больших объемов данных, экономя время и усилия для медицинских работников.
Доступность новых знаний. Обеспечивая мгновенный доступ к новейшим медицинским открытиям, LLM помогают сократить разрыв между передовыми исследованиями и практическим клиническим применением.

Категория «Поддержка исследований»

Синтез информации. LLM отлично справляются с синтезом разнородной информации, помогая в формировании гипотез и выявлении корреляций.
Анализ литературы. LLM позволяют автоматически собирать и анализировать большие объемы литературы, снижая ручной труд, связанный с традиционными обзорами литературы.

Категория «Автоматизация клинических процессов»

Поддержка диагностики. LLM оказывают помощь в диагностическом процессе, предлагая дифференциальные диагнозы, оценивая симптомы и сверяясь с клиническими отчетами.
Планирование лечения. LLM предлагают основанные на доказательствах планы лечения, учитывая историю болезни пациента, сопутствующие заболевания и текущие лучшие практики.

Категория «Мультимодальность»

Интерпретация изображений. LLM обеспечивают возможность анализировать и интерпретировать медицинские изображения, включая рентгенограммы, КТ и МРТ, улучшая точность диагностики.
Интеграция данных. LLM обеспечивают объединение данных из разных модальностей (например, диагностические изображения, выявленные патологии, генетическое секвенирование) для создания целостного представления о состоянии пациента.

Категория «Персонализация»

Персонализированные рекомендации. LLM обеспечивают использование медицинских записей и характеристик конкретного пациента для предоставления индивидуальных советов и рекомендаций по лечению.
Симуляция и сравнение сценариев. LLM обеспечивают имитацию когнитивных процессов опытных врачей, позволяя моделировать и тестировать сложные сценарии принятия решений.

Категория «ИИ-агенты»

Системы поддержки принятия решений. LLM являются основой для разработки интеллектуальных систем, которые могут предоставлять непрерывную поддержку принятия решений на протяжении всего пути пациента, от диагностики до послеоперационного мониторинга.
Непрерывное обучение. ИИ-агенты могут непрерывно учиться на своем опыте и адаптироваться к изменяющимся условиям медицинской среды, обеспечивая актуальность и надежность с течением времени.

Каждое из указанный выше преимуществ значительно способствует потенциалу LLM революционизировать оказание медицинской помощи, повышая эффективность, точность и персонализацию в клинической практике.

Применение LLM

Модальности данных для LLM

Рассматриваются разнообразные виды данных, которые играют важную роль в диагностике, лечении и уходе за пациентами. Данные классифицированы по различным категориям, каждая из которых имеет свои особенности и применение.

Клинические данные. К ним относятся анамнез болезни, то есть история заболевания пациента, а также лабораторные данные, такие как результаты анализов крови, мочи и тканей. Эти данные помогают врачам получить представление о состоянии здоровья пациента и его предыдущих заболеваниях.
Визуальные данные. Это включает в себя рентгенологические изображения, такие как рентгеновские снимки, компьютерная томография (КТ) и магнитно-резонансная томография (МРТ), а также ультразвуковые изображения. Визуальные данные позволяют врачам увидеть внутренние органы и ткани пациента, что особенно важно при диагностике и мониторинге различных заболеваний.
Биомедицинские данные. Сюда входят геномные данные, которые предоставляют информацию о последовательности ДНК и РНК, и протеомные данные, анализирующие белки. Эти данные могут помочь в диагностике генетических заболеваний и выборе оптимального лечения.
Данные носимых устройств. Это фитнес-трекеры и умные часы, которые собирают данные о физической активности, сердечном ритме, сне и других показателях здоровья. Эти устройства могут быть полезны для контроля состояния пациента и предотвращения осложнений.
Электронные медицинские записи (EMR). Это включает электронную историю болезни, где хранятся все записи о визитах пациента к врачу, назначениях, рецептах и результатах обследований. Также сюда входят результаты лабораторных исследований, доступные в электронном виде и легко интегрируемые в EMR.
Информация от медицинского оборудования. Это данные мониторов жизненно важных функций, таких как пульс, кровяное давление, уровень кислорода в крови и другие показатели, которые отслеживаются во время госпитализации или операции. Эта информация помогает врачам контролировать состояние пациента в реальном времени.
Социально-экономические данные. Здесь учитываются доходы, образование, жилищные условия и доступ к медицинскому обслуживанию пациента. Эти факторы влияют на здоровье пациента и должны приниматься во внимание при разработке плана лечения.

Авторы подчеркивают, что каждая категория данных представляет собой уникальный взгляд на состояние здоровья пациента. Использование всех этих данных вместе позволяет создать наиболее полную картину состояния пациента и предложить индивидуальный подход к лечению и уходу.

LLM общего назначения

Применение LLM общего назначения в медицине многообразно и продолжает расширяться благодаря их способности обрабатывать большие объемы текстовых данных и выполнять сложные задачи.

Приведем наиболее заметные направления использования:

Обработка запросов и поддержка пациентов. LLM могут отвечать на вопросы пациентов о здоровье, предлагать рекомендации по образу жизни и самопомощи, а также направлять их к соответствующим медицинским специалистам или информационным ресурсам. Это может быть особенно полезно для удаленного консультирования и оказания первой помощи.
Медицинское образование и тренинги. LLM могут использоваться для обучения студентов и врачей путем имитации клинических случаев, объяснения сложных концепций и проведения виртуальных учебных занятий. Это помогает повысить уровень подготовки и улучшить понимание медицинских тем.
Клиническая поддержка. Врачи могут использовать LLM для получения консультаций по конкретным случаям, получения последних рекомендаций по лечению, оценки потенциальных лекарственных взаимодействий и побочных эффектов. Это позволяет им оставаться в курсе новейших медицинских достижений и применять их на практике.
Научная работа и исследования. Исследователи могут использовать модели для анализа научных публикаций, поиска конкретных данных, автоматизированного написания аннотаций и отчетов, а также для проведения статистического анализа. Это ускоряет процесс научной работы и повышает ее качество.
Диагностика и прогнозирование заболеваний. Благодаря своей способности обрабатывать большие объемы данных и анализировать различные типы информации, LLM могут помочь в постановке диагнозов, предложении дифференциальных диагнозов и оценке рисков развития определенных заболеваний. Это делает процесс диагностики более быстрым и точным.
Управление электронными медицинскими записями (EMR). Использование LLM может упростить управление электронными медицинскими картами пациентов, ускорить процесс документирования, минимизировать ошибки и повысить согласованность медицинской документации.
Разработка новых методов лечения и лекарств. Интеллектуальные системы на основе LLM помогают в разработке новых терапевтических подходов и лекарственных препаратов, анализируя данные клинических испытаний, моделируя биологические процессы и оценивая безопасность и эффективность новых методик.

Специализированные LLM

Специализированные LLM обучаются на специфических медицинских данных, имеют еще больше возможностей в применении в области здравоохранения. Они способны решать узкие и сложные задачи, которые требуют глубоких знаний в определенной области медицины. В статье приведены следующие направления использования:

Диагностика и лечение рака. LLM могут быть использованы для анализа различной медицинской информации, такой как результаты биопсии, лабораторные тесты и изображения, чтобы предложить наилучшие варианты лечения онкологических заболеваний. Они могут проводить анализ генной экспрессии и молекулярного профиля опухолей, что помогает персонализировать лечение и увеличивает шансы на успех терапии.
Генетика и персонализированная медицина. Генетические исследования часто включают обработку огромных массивов данных. Специализированные LLM способны анализировать генетическую информацию, выявлять мутации и полиморфизмы, которые могут влиять на развитие заболеваний, и рекомендовать наиболее подходящие методы лечения с учетом генетического профиля пациента.
Радиология и визуализация исследований. Современные LLM обучаются на разнообразных изображениях и видео, что позволяет им распознавать патологии и аномалии на рентгеновских снимках, МРТ и КТ изображениях. Эти модели могут помогать радиологам интерпретировать изображения и давать точные диагнозы, что снижает вероятность ошибок и улучшает качество медицинского обслуживания.
Анализ геномики и протеомики. Модели могут анализировать данные секвенирования ДНК и РНК, а также белковых структур, чтобы выявить новые маркеры заболеваний, оценить риск наследственных патологий и разработать новые лекарственные препараты.
Психиатрия и психология. Психологические и психиатрические проблемы требуют внимательного анализа симптомов и поведения пациента. LLM могут собирать данные о состоянии пациента, проводить диагностику и рекомендовать методы лечения на основе психотерапии, когнитивно-поведенческой терапии и фармакологии.
Эпидемиология и общественное здравоохранение. Анализируя данные о вспышках заболеваний, географическом распределении инфекционных агентов и демографических характеристиках населения, LLM помогают эпидемиологам разрабатывать стратегии профилактики и контроля распространения болезней.

Специализированные LLM позволяют медицинским работникам быстрее и точнее диагностировать заболевания, выбирать оптимальное лечение и следить за его эффективностью. Они также способствуют улучшению качества медицинского образования и исследований, предоставляя врачам доступ к актуальным знаниям и методам лечения.

Мультимодальные LLM

Мультимодальные LLM обладают уникальными возможностями по обработке различных типов данных, таких как текст, аудио и изображения, что делает их незаменимыми инструментами для улучшения диагностики и лечения пациентов.

Направления применения мультимодальных LLM:

Анализ медицинских изображений. Мультимодальные LLM способны обрабатывать широкий спектр изображений, включая рентгеновские снимки, МРТ и КТ, а также видеозаписи хирургических операций. Модели выявляют патологии, и вальсируют свои решения на основе текстовых описаний, чтобы определить стадию заболевания и предложить наиболее эффективный метод лечения. Например, модель может проанализировать рентгенограмму грудной клетки пациента и выявить признаки пневмонии или туберкулеза, основываясь на специфических признаках этих заболеваний.
Анализ электронных медицинских записей (EHR). Мультимодальные LLM могут извлекать ключевые сведения из большого объема медицинской документации, включая истории болезни, результаты лабораторных исследований и врачебные заключения. Благодаря этому врачи получают возможность быстро принимать решения, уменьшая вероятность ошибок и повышая качество медицинского обслуживания.
Анализ аудиоматериалов. Мультимодальные LLM могут анализировать записи разговоров между врачом и пациентом, или междлу врачами, выявляя ключевые моменты и делая выводы на основе полученной информации. Это особенно важно для обучения врачей и улучшения качества коммуникации между медицинским персоналом и пациентами.
Автоматизация клинических процессов. Системы поддержки принятия решений (CDSS) могут использовать мультимодальные LLM для интеграции разнообразной информации о пациенте и предоставления рекомендаций по лечению на основе собранных данных.
Образование и подготовка медицинского персонала. Мультимодальные LLM могут использоваться для создания виртуальных симуляторов, которые помогут студентам-медикам освоить навыки диагностики и терапии, а также для разработки интерактивных учебных материалов, способствующих лучшему усвоению знаний.

Развитие мультимодальных LLM стремительно прогрессирует, что открывает новые горизонты для медицины. Исследователи сосредоточены на улучшении способности моделей обрабатывать большие объемы данных и повышении точности их рекомендаций. Это создает потенциал для значительного улучшения качества здравоохранения и повышения уровня жизни пациентов. Однако следует учитывать и возможные риски, связанные с использованием мультимодальных LLM. Одной из основных проблем является проблема безопасности данных, по этому на первый план выходят проблемы недостаточных гарантий достоверности и деперсонализации данных пациентов.

Несмотря на эти вызовы, перспективы использования мультимодальных LLM в здравоохранении остаются весьма многообещающими. Их потенциал для улучшения диагностики, лечения и управления медицинскими записями очевиден. Инвестиции в исследования и разработку этих технологий имеют все шансы стать движущей силой для инноваций в медицине и повысить уровень здоровья населения. В целом, движение от LLM общего назначения к мультимодальным LLM отмечается как важный шаг в развитии медицины. Использование мультимодальных LLM помогает интегрировать разнородные данные из различных областей, что позволяет улучшить точность диагностики и эффективность лечения, обеспечивая более персонализированный подход к каждому пациенту.

ИИ-агенты

Автономные агенты

Автономные агенты представляют собой системы на основе LLM или иной формы ИИ, способные работать независимо от человека для выполнения различных задач. Эти агенты используют данные из различных источников, включая медицинские изображения, электронные медицинские записи (EHR), текстовые документы и другие формы данных. Агенты применяются для анализа данных и концентрации важной информации, диагностики заболеваний, предложения планов лечения и помощи врачам в принятии решений.

Автономные агенты способны автоматизировать многие рутинные задачи, освобождая время врачей для более сложных и творческих аспектов их работы. Например, они могут помочь в мониторинге пациентов, управлении хроническими заболеваниями и предоставлении рекомендаций по питанию или физической активности. Кроме того, автономные агенты могут быть обучены распознаванию патологических состояний на основе изображений, таких как рентгеновские снимки или МРТ.

Однако использование автономных агентов также вызывает опасения. Во-первых, существует риск ошибок, особенно при неправильной настройке или недостаточном контроле. Во-вторых, существуют этические вопросы использования автономных систем в здравоохранении. Необходимо обеспечивать надежность, прозрачность и подотчетность в работе этих систем.

Несмотря на эти вызовы, потенциал Автономные агенты в медицине значителен и только начинает раскрываться. Они могут существенно повысить качество медицинского обслуживания, сократить время ожидания пациентов и снизить стоимость оказания медицинской помощи. В будущем мы можем увидеть все больше применений автономных агентств в клинических условиях, начиная от диагностики до реабилитации и ухода за больными.

Комплексные агенты

Комплексные агенты предназначены для обработки и интерпретации разнообразных типов данных, таких как медицинские изображения, лабораторные результаты, электронные медицинские записи (EHR) и другие источники информации. Комплексные агенты сочетают возможности анализа текста, визуализации и логического вывода для создания целостной картины состояния пациента и разработки персонализированных рекомендаций по лечению.

Разработка комплексных агентов требует тщательного подхода к выбору и подготовке обучающих данных. Важно собрать репрезентативные наборы данных, отражающие реальные условия медицинской практики. Это включает данные о пациентах, диагнозах, течениях болезней, результатах лечения и многих других аспектах. Кроме того, обучение моделей должно включать контроль качества и валидацию на независимых наборах данных для оценки точности и надежности результатов.

Комплексные агенты часто основываются на глубоких нейронных сетях (DNN). Эти модели могут быть предварительно обучены, а затем дополнительно адаптированы под конкретные задачи и клинические сценарии. Для улучшения производительности используются методы, такие как трансферное обучение (transfer learning), адаптивное обучение (adaptive learning) и ансамблевое обучение (ensemble learning).

Важным аспектом является безопасность и доверие к результатам работы комплексных агентов. Для этого разрабатываются механизмы верификации и аудита, которые позволяют контролировать правильность функционирования моделей и обеспечения соблюдения стандартов безопасности данных. Также важна возможность объяснения и интерпретируемости выводов, чтобы врачи могли понять, почему система сделала определенные рекомендации.

Применение комплексных агентов уже показало свою эффективность в ряде областей медицины. Например, они помогают в диагностике заболеваний, предсказании исходов, планировании терапии и управлении хроническими состояниями. В будущем ожидается дальнейшее развитие и интеграция этих технологий во все этапы медицинского обслуживания, от первичной помощи до специализированной терапии и реабилитации.

Специализация ИИ-агентов

Реализация индивидуальных функций ИИ-агентов играет ключевую роль в повышении эффективности и персонализации медицинской помощи. Каждый агент может выполнять специфические функции, направленные на решение определенных задач, связанных с обработкой медицинской информации, диагностикой, лечением и поддержкой принятия решений.

Направления специализации ИИ-агентов

Автоматизация рутинных задач. ИИ-агенты могут обрабатывать большие объемы данных, анализировать записи медицинской карты пациента, идентифицировать закономерности и выявлять аномалии. Это позволяет врачам быстрее получать необходимую информацию и уделять больше времени непосредственно взаимодействию с пациентами.
Поддержка диагностики. ИИ-агенты способны анализировать медицинские изображения, такие как рентгенограммы, КТ и МРТ, выявляя признаки различных патологий. Эта функция особенно полезна при ранней диагностике заболеваний, когда человеческий глаз может пропустить важные детали.
Индивидуализация планов лечения. ИИ-агенты учитывают историю болезни пациента, текущие симптомы, лабораторные исследования и результаты предыдущих вмешательств. Такие планы позволяют оптимизировать лечение, минимизировать побочные эффекты и повысить шансы на успешный исход.
Поддержка принятия врачебных решений. ИИ-агенты предоставляют врачам доступ к актуальным данным и статистическим моделям, помогающим оценить риски и преимущества различных вариантов лечения. Это помогает врачам принимать более информированные решения и снижать вероятность ошибок.
Мониторинг пациентов. ИИ-агенты отслеживают показатели здоровья в режиме реального времени, предупреждая врачей о возможных отклонениях или ухудшениях состояния. Это особенно важно для пациентов с хроническими заболеваниями или находящихся на домашнем уходе.
Образование и обучение медицинского персонала. ИИ-агенты создают симуляции клинических случаев, предоставляют доступ к базам знаний и участвуют в разработке учебных материалов. Это способствует улучшению профессиональных навыков врачей и медсестер, что напрямую влияет на качество медицинских услуг.

Реализация индивидуальных функций ИИ-агентов имеет множество преимуществ, включая повышение точности диагностики, оптимизацию лечения, поддержку принятия решений и мониторинг пациентов. Эти технологии становятся неотъемлемой частью современной системы здравоохранения, способствуя ее трансформации и улучшению.

Надежность и безопасность

В статье обсуждаются подходы к оценке надежности и безопасности LLMs в медицинских приложениях. В частности, имеются следующие категории оценок:

Методы и метрики. Эта категория содержит различные метрики и методы оценки, такие как точность, полнота, F1-мера и другие статистические показатели. Обсуждается важность использования правильных метрик для разных типов задач.
Безопасность и надежность. Эта категория включает оценку потенциальных рисков, связанных с использованием LLMs, таких как возможность генерации недостоверной информации или неправильных рекомендаций. Рассматриваются методы верификации и валидации данных, используемых для обучения моделей.
Этические аспекты. Эта категория включает обсуждение этических вопросов, связанных с применением LLMs. Это может касаться конфиденциальности пациентов, ответственности за рекомендации, предоставляемые моделями, и необходимости постоянного мониторинга и контроля за их работой.
Человеческий фактор. Эта категория содержит обсуждение роли человеческого вмешательства в процессе оценки. Несмотря на высокую точность современных LLMs, окончательное решение всегда должно оставаться за человеком, особенно в критически важных ситуациях.
Анализ результатов. Эта категория содержит методы анализа результатов работы LLMs и их интерпретации. Например, анализ причин ошибок может помочь улучшить модели и избежать повторения подобных ситуаций в будущем.
Регуляторные требования. Эта категория содержит требования о необходимости соответствия LLM-систем регуляторным стандартам и нормам. Это касается как разработки моделей, так и их эксплуатации в реальных условиях.

В целом, авторы подчеркивают комплексный подход к оценке LLM-моделей в здравоохранении, который должен учитывать технические, этические и человеческие аспекты для обеспечения безопасного и эффективного использования этих технологий.

Обсуждение

Авторы выделяют основные направления развития и применения LLM в медицине, включая их использование для улучшения диагностики, принятия решений, а также для автоматизации обработки и создания медицинской документации. Авторы также анализируют текущие ограничения и проблемы, связанные с интеграцией LLMs в медицинскую практику, такие как недостаточная персонализация и сложность в обучении моделей для обработки многомодальных данных.

Кроме того, они обращают внимание на важность этических и правовых аспектов использования LLMs, особенно в области здравоохранения, где данные пациентов часто требуют высокого уровня защиты и конфиденциальности. Также подчеркивается необходимость постоянного мониторинга и оценки качества работы LLM-моделей для гарантии их надежности и безопасности.

В заключение, определяется три основных направления для дальнейшего изучения и развития LLM-технологий в медицине. Во-первых, это разработка специализированных медицинских LLM-моделей, которые могут быть адаптированы для конкретных клинических сценариев и лучше интегрироваться в существующие системы здравоохранения. Во-вторых, усиление взаимодействия между разработчиками LLM-систем и медицинскими экспертами для лучшего понимания специфических потребностей и требований в сфере медицины. В-третьих, дальнейшее исследование и развитие методов оценки и тестирования LLM-моделей в реальных медицинских условиях для повышения их точности и эффективности.

Выводы

LLMs обладают значительным потенциалом для трансформации различных аспектов современной медицины, от поддержки медицинского образования до помощи в клинической практике. Особое внимание уделяется мультимодальным LLM, способным обрабатывать разнообразные типы медицинских данных, такие как медицинские изображения и электронные медицинские записи (EHR).

Подчеркивается необходимость дальнейших исследований и разработок для преодоления существующих ограничений LLM, таких как проблемы персонализации и сложной клинической логики. Важную роль играют ИИ-агенты, которые могут стать мощными инструментами для автоматизации и оптимизации медицинской практики.

В конце авторы призывают к созданию комплексной экосистемы для оценки и мониторинга LLM в медицинском контексте, включающей участие специалистов из разных областей знаний и экспертов по этике. Это необходимо для обеспечения безопасного и эффективного внедрения LLM в здравоохранение.

* Перед вами обзор статьи большого коллектива китайских исследователей «Large Language Models Illuminate a Progressive Pathway to Artificial Healthcare Assistant: A Review». Оригинал — здесь.

** Обзор выполнен с использованием LLM, доступной в Виртуальной лаборатории HealthOS.