हृदय रोग रोकथाम: भाषा मॉडल प्रदर्शन

कार्डियोवास्कुलर रोग रोकथाम: भाषा मॉडल प्रदर्शन का तुलनात्मक विश्लेषण

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के उदय से कार्डियोवास्कुलर रोग (सीवीडी) की रोकथाम के बारे में सार्वजनिक पूछताछों को संबोधित करने के लिए दिलचस्प संभावनाएं प्रस्तुत होती हैं। ये मॉडल, जिनमें मानव-जैसे तरीके से समझने और प्रतिक्रिया देने की क्षमता है, चिकित्सा जानकारी के स्रोतों के रूप में तेजी से उपयोग किए जा रहे हैं। हालाँकि, उनकी प्रदान की गई जानकारी की विश्वसनीयता और सटीकता के बारे में सवाल बने हुए हैं, खासकर विभिन्न भाषाओं में। यह विश्लेषण कई प्रमुख एलएलएम के व्यापक मूल्यांकन में शामिल है, विशेष रूप से अंग्रेजी और चीनी दोनों में सीवीडी रोकथाम प्रश्नों को संबोधित करने में उनकी क्षमताओं की जांच करता है।

एलएलएम प्रदर्शन का मूल्यांकन: सटीकता और संगति

हमारा मुख्य उद्देश्य सीवीडी रोकथाम से संबंधित प्रश्न प्रस्तुत किए जाने पर प्रमुख एलएलएम द्वारा प्रदान की गई प्रतिक्रियाओं की सटीकता का आकलन करना था। हमने बार्ड (Google का भाषा मॉडल), चैटजीपीटी-3.5 और चैटजीपीटी-4.0 (ओपनएआई के मॉडल), और ईआरएनआईई (बाइडू का मॉडल) पर ध्यान केंद्रित किया। 75 सावधानीपूर्वक तैयार किए गए सीवीडी रोकथाम प्रश्नों का एक सेट प्रत्येक एलएलएम को दिया गया था, जिसमें उनकी उपयुक्तता के आधार पर प्रतिक्रियाओं का मूल्यांकन किया गया था (उपयुक्त, सीमा रेखा या अनुपयुक्त के रूप में वर्गीकृत)।

अंग्रेजी भाषा का प्रदर्शन

अंग्रेजी भाषा में, एलएलएम ने उल्लेखनीय सटीकता का प्रदर्शन किया। बार्ड ने 88.0% की "उपयुक्त" रेटिंग हासिल की, चैटजीपीटी-3.5 ने 92.0% स्कोर किया, और चैटजीपीटी-4.0 ने 97.3% रेटिंग के साथ उत्कृष्ट प्रदर्शन किया। ये परिणाम बताते हैं कि एलएलएम सीवीडी रोकथाम पर मार्गदर्शन चाहने वाले अंग्रेजी बोलने वाले उपयोगकर्ताओं को बहुमूल्य जानकारी प्रदान कर सकते हैं।

चीनी भाषा का प्रदर्शन

विश्लेषण को चीनी भाषा के प्रश्नों तक बढ़ाया गया, जहाँ एलएलएम का प्रदर्शन अलग-अलग था। ईआरएनआईई ने 84.0% की "उपयुक्त" रेटिंग हासिल की, चैटजीपीटी-3.5 ने 88.0% स्कोर किया, और चैटजीपीटी-4.0 85.3% तक पहुँच गया। हालाँकि परिणाम आम तौर पर सकारात्मक थे, उन्होंने अंग्रेजी की तुलना में प्रदर्शन में थोड़ी गिरावट का भी संकेत दिया, जो इन मॉडलों में संभावित भाषा पूर्वाग्रह का सुझाव देता है।

लौकिक सुधार और आत्म-जागरूकता

प्रारंभिक सटीकता से परे, हमने समय के साथ अपनी प्रतिक्रियाओं को बेहतर बनाने की एलएलएम की क्षमता और उनकी सहीता की आत्म-जागरूकता की जाँच की। इसमें शुरू में प्रदान किए गए गैर-इष्टतम उत्तरों के प्रति मॉडल ने कैसी प्रतिक्रिया दी, इसका आकलन करना और यह पहचानना और त्रुटियों को सुधारना शामिल था जब प्रेरित किया गया।

समय के साथ बेहतर प्रतिक्रियाएँ

विश्लेषण से पता चला है कि एलएलएम लौकिक सुधार प्रदर्शित करते हैं। जब शुरू में गैर-इष्टतम प्रतिक्रियाओं के साथ प्रस्तुत किया गया, तो बार्ड और चैटजीपीटी-3.5 में 67% (क्रमशः 6/9 और 4/6) सुधार हुआ, जबकि चैटजीपीटी-4.0 ने 100% की सही सुधार दर (2/2) हासिल की। यह बताता है कि एलएलएम उपयोगकर्ता इंटरैक्शन और फीडबैक से सीखते हैं, जिससे समय के साथ अधिक सटीक और विश्वसनीय जानकारी मिलती है।

सहीता की आत्म-जागरूकता

हमने अपनी प्रतिक्रियाओं की सहीता को पहचानने की एलएलएम की क्षमता की भी जाँच की। बार्ड और चैटजीपीटी-4.0 ने इस क्षेत्र में चैटजीपीटी-3.5 से बेहतर प्रदर्शन किया, जिससे उन्होंने प्रदान की गई जानकारी की सटीकता की बेहतर आत्म-जागरूकता का प्रदर्शन किया। यह सुविधा विशेष रूप से चिकित्सा संदर्भों में मूल्यवान है, जहाँ गलत जानकारी के गंभीर परिणाम हो सकते हैं।

चीनी में ईआरएनआईई का प्रदर्शन

चीनी संकेतों के विश्लेषण से पता चला कि ईआरएनआईई ने लौकिक सुधार और सहीता की आत्म-जागरूकता में उत्कृष्ट प्रदर्शन किया। इससे पता चलता है कि ईआरएनआईई चीनी भाषी उपयोगकर्ताओं को सीवीडी रोकथाम मार्गदर्शन चाहने वाले सटीक और विश्वसनीय जानकारी प्रदान करने के लिए उपयुक्त है।

एलएलएम चैटबॉट का व्यापक मूल्यांकन

यह सुनिश्चित करने के लिए कि एक व्यापक मूल्यांकन जिसमें सामान्य और लोकप्रिय एलएलएम-चैटबॉट शामिल हैं, इस अध्ययन में ओपनएआई द्वारा चार प्रमुख मॉडल शामिल हैं: चैटजीपीटी-3.5 और चैटजीपीटी-4.0, Google द्वारा बार्ड, और Baidu द्वारा ईआरएनआईई। अंग्रेजी संकेतों के मूल्यांकन में चैटजीपीटी 3.5, चैटजीपीटी 4 और बार्ड शामिल थे; चीनी संकेतों के लिए, मूल्यांकन में चैटजीपीटी 3.5, चैटजीपीटी 4 और ईआरएनआईई शामिल थे। मॉडल का उपयोग उनके डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन और तापमान सेटिंग्स के साथ किया गया था, विश्लेषण के दौरान इन मापदंडों में कोई समायोजन नहीं किया गया था।

प्रश्न निर्माण और चैटबॉट प्रतिक्रिया मूल्यांकन

अमेरिकन कॉलेज ऑफ कार्डियोलॉजी और अमेरिकन हार्ट एसोसिएशन सीवीडी रोकथाम के लिए दिशानिर्देश और सिफारिशें प्रदान करते हैं, जिसमें जोखिम कारक, नैदानिक परीक्षण और उपचार विकल्प, साथ ही रोगी शिक्षा और स्व-प्रबंधन रणनीतियों पर जानकारी शामिल है। दो अनुभवी हृदय रोग विशेषज्ञों ने सीवीडी रोकथाम से संबंधित प्रश्न उत्पन्न किए, उन्हें उसी तरह तैयार किया जैसे कि रोगी डॉक्टरों से पूछताछ करते हैं ताकि रोगी के दृष्टिकोण से प्रासंगिकता और समझ सुनिश्चित की जा सके। इस रोगी-केंद्रित और दिशानिर्देश-आधारित दृष्टिकोण ने विभिन्न डोमेन को कवर करने वाले 300 प्रश्नों का एक अंतिम सेट तैयार किया। इन प्रश्नों का फिर चीनी में अनुवाद किया गया, जिससे पारंपरिक और अंतर्राष्ट्रीय इकाइयों का उचित उपयोग सुनिश्चित हुआ।

अंधा करना और बेतरतीब ढंग से व्यवस्थित आकलन

यह सुनिश्चित करने के लिए कि ग्रेडर विभिन्न एलएलएम चैटबॉट के बीच प्रतिक्रिया की उत्पत्ति को अलग करने में असमर्थ थे, किसी भी चैटबॉट-विशिष्ट सुविधाओं को मैन्युअल रूप से छिपा दिया गया था। मूल्यांकन एक अंधे और बेतरतीब ढंग से व्यवस्थित तरीके से आयोजित किया गया था, जिसमें तीन चैटबॉट से प्रतिक्रियाओं को प्रश्न सेट के भीतर बेतरतीब ढंग से फेरबदल किया गया था। तीन चैटबॉट से प्रतिक्रियाओं को तीन हृदय रोग विशेषज्ञों द्वारा अंधे मूल्यांकन के लिए 1:1:1 अनुपात में 3 राउंड में बेतरतीब ढंग से सौंपा गया था, जिसमें हालिया पूर्वाग्रह को कम करने के लिए राउंड के बीच 48 घंटे का धोवन अंतराल था।

सटीकता मूल्यांकन पद्धति

प्राथमिक परिणाम प्राथमिक सीवीडी रोकथाम प्रश्नों का जवाब देने में प्रदर्शन था। विशेष रूप से, प्रतिक्रियाओं का मूल्यांकन करने के लिए दो-चरणीय दृष्टिकोण का उपयोग किया गया था। पहले चरण में, हृदय रोग विशेषज्ञों के एक पैनल ने सभी एलएलएम चैटबॉट द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं की समीक्षा की और उन्हें विशेषज्ञ सहमति और दिशानिर्देशों के संबंध में "उपयुक्त", "सीमा रेखा" या "अनुपयुक्त" के रूप में वर्गीकृत किया। दूसरे चरण में, एक बहुमत सहमति दृष्टिकोण का उपयोग किया गया, जिसमें प्रत्येक चैटबॉट प्रतिक्रिया के लिए अंतिम रेटिंग तीन ग्रेडर के बीच वर्गीकृत सबसे आम रेटिंग पर आधारित थी। उन परिदृश्यों में जहाँ तीन ग्रेडर के बीच बहुमत सहमति प्राप्त नहीं की जा सकी, एक वरिष्ठ हृदय रोग विशेषज्ञ से रेटिंग को अंतिम रूप देने के लिए परामर्श किया गया।

प्रमुख निष्कर्षों का विश्लेषण

डेटा से पता चला कि एलएलएम-चैटबॉट ने चीनी संकेतों की तुलना में अंग्रेजी संकेतों के साथ आम तौर पर बेहतर प्रदर्शन किया। विशेष रूप से, अंग्रेजीसंकेतों के लिए, बार्ड, चैटजीपीटी-3.5 और चैटजीपीटी-4.0 ने समान योग स्कोर का प्रदर्शन किया। "उपयुक्त" रेटिंग के अनुपात की तुलना करते समय, चैटजीपीटी-4.0 की प्रतिशतता चैटजीपीटी-3.5 और गूगल बार्ड की तुलना में काफी अधिक थी। चीनी संकेतों के लिए, चैटजीपीटी3.5 का योग स्कोर अधिक था, जिसके बाद चैटजीपीटी-4.0 और एर्नी थे। हालाँकि, अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं थे। इसी तरह, चैटजीपीटी-3.5 में चीनी संकेतों के लिए "उपयुक्त रेटिंग" का अनुपात अधिक था, चैटजीपीटी-4.0 और ईआरएनआईई की तुलना में, लेकिन अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं थे।

सीवीडी रोकथाम डोमेन में प्रदर्शन

विश्लेषण "उपयुक्त" रेटिंग पर विभिन्न सीवीडी रोकथाम डोमेन में केंद्रित था। विशेष रूप से, चैटजीपीटी-4.0 ने लगातार अधिकांश डोमेन में अच्छा प्रदर्शन किया, विशेष रूप से "डिसलिपिडेमिया", "जीवनशैली", "बायोमार्कर और सूजन", और "डीएम और सीकेडी" डोमेन में उच्च रेटिंग के साथ। हालाँकि, बार्ड ने चैटजीपीटी4.0 और चैटजीपीटी-3.5 की तुलना में कम इष्टतम प्रदर्शन दिखाया, विशेष रूप से "जीवनशैली" डोमेन में। निष्कर्षों ने हाइलाइट किया कि सभी तीन एलएलएम-चैटबॉट ने "जीवनशैली" डोमेन में अच्छा प्रदर्शन किया, जिसमें 100% "उपयुक्त" रेटिंग (पूरक तालिका एस6) थी। हालाँकि, अन्य डोमेन में प्रदर्शन में भिन्नता देखी गई, कुछ मॉडलों ने विशिष्ट रोकथाम डोमेन में अधिक प्रभावकारिता दिखाई।

स्वास्थ्य साक्षरता के लिए निहितार्थ

अध्ययन के निष्कर्षों में हृदय स्वास्थ्य साक्षरता में सुधार के प्रयासों के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं। जैसे-जैसे व्यक्ति चिकित्सा जानकारी के लिए ऑनलाइन संसाधनों का रुख कर रहे हैं, एलएलएम में सीवीडी रोकथाम की समझ को बढ़ाने के लिए মূল্যবান उपकरण के रूप में सेवा करने की क्षमता है। सटीक और सुलभ जानकारी प्रदान करके, एलएलएम ज्ञान में अंतराल को पाट सकते हैं और व्यक्तियों को अपने स्वास्थ्य के बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए सशक्त बना सकते हैं।

प्रदर्शन में असमानताएँ

अध्ययन में विभिन्न भाषाओं में एलएलएम प्रदर्शन में महत्वपूर्ण असमानताएँ भी सामने आईं। यह खोज कि एलएलएम ने चीनी संकेतों की तुलना में अंग्रेजी संकेतों के साथ आम तौर पर बेहतर प्रदर्शन किया, इन मॉडलों में संभावित भाषा पूर्वाग्रह को उजागर करता है। इस मुद्दे को संबोधित करना यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि एलएलएम सभी व्यक्तियों के लिए उनकी मूल भाषा के बावजूद सटीक चिकित्सा जानकारी तक समान पहुंच प्रदान करते हैं।

भाषा-विशिष्ट मॉडलों की भूमिका

चीनी में ईआरएनआईई के प्रदर्शन का विश्लेषण भाषा-विशिष्ट एलएलएम की भूमिका में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। लौकिक सुधार और सहीता की आत्म-जागरूकता में ईआरएनआईई की ताकत से पता चलता है कि विशिष्ट भाषाओं के लिए तैयार किए गए मॉडल भाषाई बारीकियों और सांस्कृतिक संदर्भों को प्रभावी ढंग से संबोधित कर सकते हैं। विविध आबादी को चिकित्सा जानकारी के वितरण को अनुकूलित करने के लिए भाषा-विशिष्ट एलएलएम के आगे विकास और शोधन आवश्यक हो सकता है।

सीमाएँ और भविष्य की दिशाएँ

जबकि यह अध्ययन सीवीडी रोकथाम प्रश्नों को संबोधित करने में एलएलएम की क्षमताओं में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, कुछ सीमाओं को स्वीकार करना आवश्यक है। उपयोग किए गए प्रश्न सीवीडी रोकथाम के संदर्भ में प्रश्नों का एक छोटा सा हिस्सा दर्शाते हैं। निष्कर्षों की सामान्यीकरण क्षमता स्टोकेस्टिक प्रतिक्रियाओं के प्रभाव के अधीन है। इसके अतिरिक्त, एलएलएम के तेज विकास को अद्यतन पुनरावृत्तियों और उभरते मॉडल को समायोजित करने के लिए चल रहे शोध की आवश्यकता है। भविष्य के अध्ययनों को प्रश्नों के दायरे का विस्तार करना चाहिए, एलएलएम के साथ विभिन्न इंटरैक्शन पैटर्न के प्रभाव का पता लगाना चाहिए, और चिकित्सा संदर्भों में उनके उपयोग से संबंधित नैतिक विचारों की जांच करनी चाहिए।

निष्कर्ष

निष्कर्ष में, ये निष्कर्ष हृदय स्वास्थ्य की सार्वजनिक समझ को बढ़ाने के लिए एलएलएम की क्षमता को उपकरण के रूप में रेखांकित करते हैं, साथ ही सटीकता, निष्पक्षता और चिकित्सा जानकारी के जिम्मेदार प्रसार को सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक मूल्यांकन और चल रहे शोधन की आवश्यकता पर जोर देते ہیں۔ आगे का रास्ता निरंतर तुलनात्मक मूल्यांकन, भाषा पूर्वाग्रहों को संबोधित करना और सटीक और विश्वसनीय सीवीडी रोकथाम मार्गदर्शन तक समान पहुंच को बढ़ावा देने के लिए भाषा-विशिष्ट मॉडलों की ताकत का लाभ उठाना शामिल है।