论文速读 · 第55期 | 大模型与医学人工智能

主要观点总结

本期《论文速读》探讨了大型语言模型（LLMs）在临床决策支持方面的局限性和挑战，包括影响因素、性能评估以及与人类表现的比较。研究指出，尽管LLMs在医疗领域显示出潜力，但在复杂临床决策和开放式问题回答方面仍不及人类专业人员。同时，文章还关注了LLMs在疾病诊断中的性别和年龄偏见，以及模型在临床预测中的不确定性量化问题。

关键观点总结

关键观点1: 大型语言模型（LLMs）在临床决策支持方面的局限性

尽管LLMs在医疗领域有潜力，但在复杂临床决策和开放式问题回答方面仍不及人类专业人员。

关键观点2: LLMs在疾病诊断中的性别和年龄偏见

研究发现LLMs在疾病诊断中存在性别和年龄偏见，并提出了相应的缓解策略。

关键观点3: LLMs在临床预测中的不确定性量化

研究人员考虑了白盒和黑盒设置下LMs在EHR任务中的不确定性量化，并提出了多任务和集成方法来降低模型不确定性。

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