大型语言模型在推荐医疗治疗时考虑无关信息

Researchers find nonclinical information in patient messages — like typos, extra white space, and colorful language — reduces the accuracy of an AI model.

麻省理工学院的研究发现，大型语言模型在处理患者信息时，非临床信息（如错别字、空格、缺失性别标记等）会影响治疗建议，尤其对女性患者的影响更显著。这表明医疗应用中的模型需经过严格审计，以确保推荐的准确性。

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大型语言模型在推荐医疗治疗时考虑无关信息
原文英文，约400词，阅读约需2分钟。发表于：。
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