大型語言模型(LLMs)對神經科護理品質與效率的影響

大型語言模型(LLMs)對神經科護理品質與效率的影響：神經科學中的新興議題

Lidia Moura, et al. Neurology. 2024 Jun 11;102(11):e209497.

大型語言模型（Large Language Models, LLMs）是先進的人工智慧（Artificial Intelligence, AI）系統，擅長識別和生成類似人類的語言，可能成為與神經科學相關資訊任務的寶貴工具。儘管LLMs在多個領域顯示出顯著潛力，但它們在日常臨床實踐中動態環境下的表現仍然不確定。

本文概述了在臨床環境中使用LLMs的多種局限性和挑戰，包括有限的臨床推理、可靠性和準確性不一、再現性偏差、自我服務偏差、贊助偏差，以及可能加劇醫療差距的風險。這些挑戰進一步受到實際業務考量和基礎設施需求（包括相關成本）的影響。為了克服這些障礙並有效發揮LLMs的潛力，本文為考慮在臨床實踐中使用LLMs的醫療機構、研究人員和神經科醫生提供了一些建議。

醫療機構必須培養接受AI解決方案的文化，並將其無縫融入醫療運營中。明確的目標和商業計劃應引導AI解決方案的選擇，確保其符合組織需求和預算考量。讓臨床和非臨床的相關單位參與其中，有助於確保必要的資源、建立信任，並確保AI應用的長期可持續性。測試、驗證、培訓和持續監測是成功整合的關鍵。

對於神經科醫生來說，保護患者數據隱私至關重要。尋求機構資訊技術單位的指導，以做出知情且合規的決定，並保持警惕，避免LLMs輸出中的偏見，是負責任且公正使用AI工具的重要實踐。

在研究方面，即使是已去識別的患者數據，也應獲得機構審查委員會的批准，以確保其倫理使用。遵守如SPIRIT-AI、MI-CLAIM和CONSORT-AI等既定指南，對於在AI研究中保持一致性並減少偏見至關重要。

總之，LLMs在臨床神經學中的整合提供了巨大的前景，但也帶來了巨大的挑戰。了解這些考量對於有效利用AI提升神經科護理的品質和安全性至關重要。本文為醫療機構、研究人員和神經科醫生在這個變革性領域中提供了指導。

Source:

Implications of Large Language Models for Quality and Efficiency of Neurologic Care

譯者: 百聯醫學編譯

Translator: PI-Union Medical Science Ltd.

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