借助大型语言模型提升患者互动：数字健康中的对话人工智能的力量
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。通过四个案例研究展示了大型语言模型在医疗保健中的应用，包括分析 Reddit 上的心理健康讨论、为老年人进行认知参与开发个性化聊天机器人、总结医疗对话数据集和设计 AI 助力病患参与系统。同时讨论了在医疗保健环境中引入大型语言模型的道德考虑、最佳实践和指南。
该论文研究了临床医师对LLMs的信任和数据来源的演变关系，以及LLMs对临床医师能力和准确性的影响。研究发现，LLMs的学习依赖可能导致输出质量下降和临床医师技能减弱。此外，LLMs的自我参考学习循环和医疗保健专业人员能力下降的潜在风险也被探讨。研究指出，LLMs在回音室内运行的风险可能固化偏见并降低其效力。对LLMs的依赖可能导致医疗保健提供者的诊断和思考能力下降，对未来专业人员的培训和发展产生特别影响。
