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【洪存正專欄】ChatGPT 會改變醫療保健嗎?

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《自然醫學》 (Nature Medicine)最新報導<ChatGPT 會改變醫療保健嗎?>(Will ChatGPT transform healthcare?)表示,ChatGPT 和其他大型語言模型可能能夠提高醫療保健服務和患者的生活質量。但它們首先需要根據特定的臨床需求進行定制。

文 / 洪存正 綜合報導

大型語言模型(例如 ChatGPT)使用深度學習 (DL) 以令人信服且類似人類的方式再現人類語言。它們變得越來越普遍,並且已經被用於內容營銷、客戶服務和各種商業應用程序。因此,語言模型也將不可避免地很快出現在醫療保健領域,這是一個它們在改善健康和改善患者生活方面具有巨大潛力的領域,但並非沒有缺陷。

溝通醫病關係對贈人產生有益的影響

ChatGPT 能夠通過類似人類的對話與人們互動,提醒人們語言和交流對人類體驗和福祉的重要性。通過語言進行有效的交流有助於人們與他人建立關係,包括患者與醫療保健專業人員之間的關係。語言模型可以改善護理的一種方法是通過學習和產生語言來幫助患者與醫護人員以及彼此之間進行交流。例如,它可以通過使患者更容易使用語言並減少溝通不暢的機會,從而有助於提高對醫療處方的依從性。此外,鑑於醫病關係的質量會影響患者在各種情況下的結果,從心理健康對於肥胖症和癌症,可以合理地假設使用語言模型通過更好的溝通來加強這些關係會對患者產生有益的影響。

大型語言模型還可以幫助進行依賴於非專業同行之間交流的健康干預。在最近的一項研究中,經過訓練的語言模型可以以更具同理心的方式重寫文本,這使得在對等心理健康支持系統中的交流變得更加容易,從而增強了非專家的對話能力。這個例子突出了使用人類與人工智能協作來改善各種依賴於同伴或自我管理治療的基於社區的健康任務的潛力,例如認知行為治療。在醫療資源有限且心理健康危機日益嚴重的背景下——據報導由美國疾病控制和預防中心提供——此類工具的應用可以擴大援助範圍,尤其是在不需要專業醫護人員提供護理的環境中。

語言交流既可以是一種治療干預可以是治療的目標

語言交流既可以是一種治療干預,如心理治療,也可以是治療的目標,如失語症等言語障礙。語言障礙有多種類型,其原因和並存條件各不相同。語言模型可能是個性化醫療方法的有用工具。例如,患有神經退行性疾​​病的患者可能會失去通過口頭語言進行交流的能力,並逐漸失去詞彙量,這會加劇他們的社會孤立並加速退化過程。鑑於個別患者通常表現出神經退行性表型特定模式的獨特組合,他們可能會受益於人工智能促進的個性化方法。語言模型還可以幫助神經退行性疾​​病患者擴大詞彙量或更輕鬆地理解信息。他們可以通過用其他媒體補充語言或降低患者接受的輸入的複雜性來實現這一點。在每一種情況下,該算法都將根據每個患者的需求進行專門定制。這些模型還可以在語音腦機接口的開發中發揮重要作用,該接口旨在將大腦信號和想像中的語音解碼為失語症患者的發聲語言。這些技術不僅可以增強連貫性,還可以更準確地再現患者的溝通方式和意思。他們可以通過用其他媒體補充語言或降低患者接受的輸入的複雜性來實現這一點。在每一種情況下,該算法都將根據每個患者的需求進行專門定制。這些模型還可以在語音腦機接口的開發中發揮重要作用,該接口旨在將大腦信號和想像中的語音解碼為失語症患者的發聲語言。這些技術不僅可以增強連貫性,還可以更準確地再現患者的溝通方式和意思。他們可以通過用其他媒體補充語言或降低患者接受的輸入的複雜性來實現這一點。在每一種情況下,該算法都將根據每個患者的需求進行專門定制。這些模型還可以在語音腦機接口的開發中發揮重要作用,該接口旨在將大腦信號和想像中的語音解碼為失語症患者的發聲語言。這些技術不僅可以增強連貫性,還可以更準確地再現患者的溝通方式和意思。旨在將大腦信號和想像中的語言解碼為失語症患者的發聲語言。這些技術不僅可以增強連貫性,還可以更準確地再現患者的溝通方式和意思。旨在將大腦信號和想像中的語言解碼為失語症患者的發聲語言。這些技術不僅可以增強連貫性,還可以更準確地再現患者的溝通方式和意思。

三分之一的美國成年人在互聯網上尋求醫療建議

儘管它們的潛力巨大,但基於深度學習的語言模型在醫療保健領域的大多數應用尚未準備好迎接黃金時段。基於 DL 的語言模型的特定臨床應用將需要對專家註釋進行廣泛的培訓,以達到可接受的臨床性能和可重複性標準。早期嘗試在沒有額外培訓的情況下將這些模型用作臨床診斷工具的研究取得了有限的成功,算法性能仍然低於執業醫師。因此,雖然依靠大型訓練數據集和這些工具的自適應學習能力來繞過這一非常昂貴的要求很誘人,但迄今為止積累的證據強調,在語言模型具有標準臨床實踐後,需要對語言模型進行廣泛和正式的評估。接受過特定臨床任務的培訓,例如診斷建議和分類。

使用 ChatGPT 或其他高級對話模型作為公眾醫療建議的來源也應該引起關注。這些新工具的部分吸引力源於人類天生就被擬人實體所吸引。人們傾向於更自然地信任模仿人類行為和反應的事物,例如 ChatGPT 生成的反應。因此,人們可能會傾向於將對話模型用於並非為其設計的應用程序,而不是專業的醫療建議,例如從症狀列表中檢索可能的診斷或得出治療建議。事實上,一項調查據報導,大約三分之一的美國成年人在互聯網上尋求醫療建議以進行自我診斷,其中只有大約一半的受訪者隨後就基於網絡的結果諮詢了醫生。

增強而不是取代人類專業知識

這意味著在醫療保健中使用 ChatGPT 和其他語言模型需要仔細考慮,以確保採取保護措施以防止潛在的危險用途,例如繞過專家醫療建議。一種這樣的保護措施可以很簡單,例如由有關醫療建議或條款的查詢觸發的自動警告,以提醒用戶模型輸出不構成或取代專家臨床諮詢。同樣重要的是要注意,這些技術的發展速度遠遠超過監管機構、政府和倡導者能夠應對的速度。鑑於它們的廣泛可用性和潛在的社會影響,所有利益相關者——開發人員、科學家、倫理學家、醫療保健專業人員、提供者、患者、倡導者、監管機構和政府機構——參與並參與確定最佳前進方向。在建設性和警覺的監管環境中,基於深度學習的語言模型可能會對醫療保健產生變革性影響,增強而不是取代人類專業知識,並最終改善許多患者的生活質量。

本文僅代表作者立場,不代表本平台立場

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