导读 美国国立卫生研究院 (NIH) 的研究人员发现，虽然人工智能 (AI) 工具可以根据教科书般的遗传疾病描述做出准确诊断，但在分析患者就自身...
美国国立卫生研究院 (NIH) 的研究人员发现，虽然人工智能 (AI) 工具可以根据教科书般的遗传疾病描述做出准确诊断，但在分析患者就自身健康状况撰写的总结时，这些工具的准确性明显降低。
《美国人类遗传学杂志》报道的这些发现表明，需要对这些人工智能工具进行改进，然后才能将其应用于医疗保健环境以帮助做出诊断和回答患者的问题。
研究人员研究了一种被称为大型语言模型的人工智能，这种模型是在大量基于文本的数据上进行训练的。这些模型具有分析和回答问题的能力，而且界面通常非常友好，因此在医学领域可能非常有用。
“我们可能并不总是这样想，但医学的很大一部分都是基于文字的，”这项研究的资深作者、美国国立卫生研究院国家人类基因组研究所(NHGRI)的临床主任、医学博士本·所罗门 (Ben Solomon) 说。
“例如，电子健康记录和医生与患者之间的对话都是由文字组成的。大型语言模型是人工智能的一大飞跃，能够以临床有用的方式分析文字可能会带来令人难以置信的变革。”