Въведение: Развиващият се пейзаж на езиковите модели в здравеопазването
През последните години бързият напредък на големите езикови модели (LLM) революционизира множество области, включително здравеопазването. Тези усъвършенствани системи за изкуствен интелект, обучени върху огромни набори от данни, демонстрират забележителни възможности в обработката на естествен език, което им позволява да разбират, генерират и манипулират човешкия език с нарастваща точност и плавност. Тъй като LLM все повече се интегрират в здравни заведения, от решаващо значение е да се оцени тяхната ефективност в различни езикови и културни контексти.
Миопията, или късогледството, е често срещана рефракционна грешка, засягаща милиони хора по света, особено в Източна Азия. Отговорът на въпроси, свързани с миопията, изисква нюансирано разбиране на състоянието, неговите рискови фактори и различни стратегии за управление. Предвид нарастващото разчитане на LLM за извличане на информация и подкрепа при вземане на решения, от съществено значение е да се оцени способността им да предоставят точни, изчерпателни и съпричастни отговори на въпроси, свързани с миопията, особено в региони с уникални културни и езикови характеристики.
Тази статия разглежда сравнителен анализ на ефективността на глобални и китайски LLM при адресиране на специфични за Китай въпроси, свързани с миопията. Чрез оценка на точността, изчерпателността и емпатията на отговорите, генерирани от различни LLM, това проучване има за цел да хвърли светлина върху силните и слабите страни на тези AI системи при адресиране на здравни запитвания в рамките на специфичен културен контекст.
Методология: Строга рамка за оценка
За да се проведе задълбочена и обективна оценка, беше използвана изчерпателна методология, обхващаща селекцията на подходящи LLM, формулирането на подходящи въпроси и установяването на строги критерии за оценка.
Избор на големи езикови модели
В проучването беше включен разнообразен набор от LLM, представляващи както глобални, така и китайски модели. Глобалните LLM, като ChatGPT-3.5, ChatGPT-4.0, Google Bard и Llama-2 7B Chat, са обучени върху огромни набори от данни, състоящи се предимно от западни данни. Китайските LLM, включително Huatuo-GPT, MedGPT, Ali Tongyi Qianwen, Baidu ERNIE Bot и Baidu ERNIE 4.0, са специално обучени върху китайски езикови данни, което потенциално им осигурява по-задълбочено разбиране на специфичните за Китай нюанси и културни контексти.
Формулиране на специфични за Китай въпроси за миопия
Набор от 39 специфични за Китай въпроса за миопия бяха внимателно формулирани, обхващащи 10 различни области, свързани със състоянието. Тези въпроси бяха разработени, за да адресират различни аспекти на миопията, включително нейните причини, рискови фактори, стратегии за превенция, възможности за лечение и потенциални усложнения. Въпросите бяха адаптирани да отразяват уникалните характеристики и опасения на китайското население, като гарантират тяхната уместност и приложимост в рамките на китайския здравен контекст.
Критерии за оценка: Точност, изчерпателност и емпатия
Отговорите, генерирани от LLM, бяха оценени въз основа на три ключови критерия: точност, изчерпателност и емпатия.
- Точност: Точността на отговорите беше оценена с помощта на 3-точкова скала, като отговорите бяха оценени като ‘Добър’, ‘Задоволителен’ или ‘Лош’ въз основа на тяхната фактическа коректност и съответствие с установените медицински познания.
- Изчерпателност: Отговорите, оценени като ‘Добър’, бяха допълнително оценени за изчерпателност с помощта на 5-точкова скала, като се вземе предвид степента, в която те адресират всички релевантни аспекти на въпроса и предоставят задълбочено обяснение на темата.
- Емпатия: Отговорите, оценени като ‘Добър’, също бяха оценени за емпатия с помощта на 5-точкова скала, оценявайки степента, в която те демонстрират чувствителност към емоционалните и психологически нужди на потребителя и предават чувство за разбиране и подкрепа.
Експертна оценка и анализ на самокорекция
Трима експерти по миопия старателно оцениха точността на отговорите, предоставяйки своите независими оценки въз основа на техния клиничен опит и експертиза. Отговорите, оценени като ‘Лош’, бяха допълнително подложени на подкани за самокорекция, насърчавайки LLM да преразгледат въпроса и да предоставят подобрен отговор. След това беше анализирана ефективността на тези опити за самокорекция, за да се определи способността на LLM да се учат от грешките си и да подобрят ефективността си.
Резултати: Разкриване на пейзажа на ефективността
Резултатите от сравнителния анализ на ефективността разкриха няколко ключови констатации относно възможностите на глобалните и китайски LLM при адресиране на специфични за Китай въпроси, свързани с миопията.
Точност: Тясно състезание на върха
Трите най-добри LLM по отношение на точността бяха ChatGPT-3.5, Baidu ERNIE 4.0 и ChatGPT-4.0, демонстрирайки сравнима ефективност с високи пропорции на ‘Добри’ отговори. Тези LLM демонстрираха силна способност да предоставят точна и надеждна информация за миопията, което показва техния потенциал като ценни ресурси за извличане на здравна информация.
Изчерпателност: Глобалните LLM водят пътя
По отношение на изчерпателността ChatGPT-3.5 и ChatGPT-4.0 се очертаха като най-добрите изпълнители, последвани от Baidu ERNIE 4.0, MedGPT и Baidu ERNIE Bot. Тези LLM демонстрираха превъзходна способност да предоставят задълбочени и подробни обяснения на теми, свързани с миопията, адресирайки всички релевантни аспекти на въпросите и предлагайки изчерпателно разбиране на предмета.
Емпатия: Подход, ориентиран към човека
Що се отнася до емпатията, ChatGPT-3.5 и ChatGPT-4.0 отново поеха водещата роля, последвани от MedGPT, Baidu ERNIE Bot и Baidu ERNIE 4.0. Тези LLM демонстрираха по-голям капацитет да демонстрират чувствителност към емоционалните и психологически нужди на потребителя, предавайки чувство за разбиране и подкрепа в своите отговори. Това подчертава важността на включването на принципите на хуманно-центриран дизайн в развитието на LLM за здравни приложения.
Възможности за самокорекция: Има място за подобрение
Въпреки че Baidu ERNIE 4.0 не получи ‘Лоши’ оценки, други LLM демонстрираха различни степени на възможности за самокорекция, с подобрения вариращи от 50% до 100%. Това показва, че LLM могат да се учат от грешките си и да подобрят ефективността си чрез механизми за самокорекция, но са необходими допълнителни изследвания, за да се оптимизират тези възможности и да се гарантират последователни и надеждни подобрения.
Дискусия: Интерпретиране на констатациите
Констатациите от този сравнителен анализ на ефективността предлагат ценна информация за силните и слабите страни на глобалните и китайски LLM при адресиране на специфични за Китай въпроси, свързани с миопията.
Глобалните LLM се отличават в китайскоезична среда
Въпреки че са обучени предимно върху не-китайски данни и на английски език, глобални LLM като ChatGPT-3.5 и ChatGPT-4.0 демонстрираха оптимална ефективност в китайскоезична среда. Това предполага, че тези LLM притежават забележителна способност да обобщават знанията си и да се адаптират към различни езикови и културни контексти. Техният успех може да се припише на техните огромни набори от данни за обучение, които обхващат широк спектър от теми и езици, което им позволява ефективно да обработват и генерират отговори на китайски език.
Китайските LLM предлагат контекстуално разбиране
Въпреки че глобалните LLM демонстрираха силна ефективност, китайските LLM като Baidu ERNIE 4.0 и MedGPT също показаха забележителни възможности при адресиране на въпроси, свързани с миопията. Тези LLM, обучени специално върху китайски езикови данни, могат да притежават по-задълбочено разбиране на специфичните за Китай нюанси и културни контексти, което им позволява да предоставят по-подходящи и културно чувствителни отговори.
Важността на точността, изчерпателността и емпатията
Критериите заоценка на точността, изчерпателността и емпатията играха решаваща роля при оценката на цялостната ефективност на LLM. Точността е от първостепенно значение в здравните приложения, тъй като неточната информация може да има сериозни последици. Изчерпателността гарантира, че потребителите получават задълбочено разбиране на темата, което им позволява да вземат информирани решения. Емпатията е от съществено значение за изграждане на доверие и разбирателство с потребителите, особено в чувствителни здравни контексти.
Бъдещи насоки: Подобряване на LLM за здравеопазване
Констатациите от това проучване подчертават потенциала на LLM да служат като ценни ресурси за извличане на здравна информация и подкрепа при вземане на решения. Необходими са обаче допълнителни изследвания и разработки, за да се подобрят техните възможности и да се адресират техните ограничения.
- Разширяване на наборите от данни за обучение: Разширяването на наборите от данни за обучение на LLM, за да включват по-разнообразни и културно релевантни данни, може да подобри тяхната ефективност в специфични езикови и културни контексти.
- Включване на медицински знания: Интегрирането на медицински знания и насоки в процеса на обучение на LLM може да подобри тяхната точност и надеждност.
- Подобряване на механизмите за самокорекция: Оптимизирането на механизмите за самокорекция може да позволи на LLM да се учат от грешките си и да подобрят ефективността си с течение на времето.
- Подобряване на емпатията и хуманно-центриран дизайн: Включването на принципите на хуманно-центриран дизайн може да подобри емпатията и удобството за потребителя на LLM, което ги прави по-достъпни и ефективни за здравни приложения.
Заключение
Този сравнителен анализ на ефективността предоставя ценна информация за възможностите на глобалните и китайски LLM при адресиране на специфични за Китай въпроси, свързани с миопията. Резултатите показват, че както глобалните, така и китайските LLM могат да предоставят точни, изчерпателни и съпричастни отговори на въпроси, свързани с миопията, като глобалните LLM се отличават в китайскоезична среда, въпреки че основно се обучават с не-китайски данни. Тези констатации подчертават потенциала на LLM да служат като ценни ресурси за извличане на здравна информация и подкрепа при вземане на решения, но са необходими допълнителни изследвания и разработки, за да се подобрят техните възможности и да се адресират техните ограничения. Тъй като LLM продължават да се развиват, от решаващо значение е да се оцени тяхната ефективност в различни езикови и културни контексти, за да се гарантира тяхната ефективност и приложимост в различни здравни заведения.