Pengenalan: Evolusi Model Bahasa dalam Penjagaan Kesihatan
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, kemajuan pesat model bahasa besar (LLM) telah merevolusikan pelbagai bidang, termasuk penjagaan kesihatan. Sistem kecerdasan buatan yang canggih ini, yang dilatih pada set data yang besar, mempamerkan keupayaan yang luar biasa dalam pemprosesan bahasa semula jadi, membolehkan mereka memahami, menjana, dan memanipulasi bahasa manusia dengan ketepatan dan kelancaran yang semakin meningkat. Memandangkan LLM semakin disepadukan ke dalam persekitaran penjagaan kesihatan, adalah penting untuk menilai prestasi mereka merentas konteks linguistik dan budaya yang pelbagai.
Miopia, atau rabun jauh, adalah ralat refraktif lazim yang menjejaskan berjuta-juta orang di seluruh dunia, terutamanya di Asia Timur. Menangani soalan berkaitan miopia memerlukan pemahaman yang bernuansa tentang keadaan, faktor risikonya, dan pelbagai strategi pengurusan. Memandangkan pergantungan yang semakin meningkat pada LLM untuk mendapatkan semula maklumat dan sokongan keputusan, adalah penting untuk menilai keupayaan mereka untuk memberikan respons yang tepat, komprehensif, dan berempati kepada pertanyaan berkaitan miopia, terutamanya di wilayah yang mempunyai ciri-ciri budaya dan linguistik yang unik.
Artikel ini menyelidiki analisis prestasi perbandingan LLM domain global dan Cina dalam menangani soalan berkaitan miopia khusus untuk Cina. Dengan menilai ketepatan, kefahaman, dan empati respons yang dijana oleh LLM yang berbeza, kajian ini bertujuan untuk menjelaskan kekuatan dan batasan sistem AI ini dalam menangani pertanyaan penjagaan kesihatan dalam konteks budaya tertentu.
Metodologi: Rangka Kerja Penilaian yang Ketat
Untuk menjalankan penilaian yang teliti dan objektif, metodologi yang komprehensif telah digunakan, merangkumi pemilihan LLM yang sesuai, perumusan pertanyaan yang berkaitan, dan penubuhan kriteria penilaian yang ketat.
Pemilihan Model Bahasa Besar
Pelbagai jenis LLM telah dimasukkan dalam kajian ini, mewakili model domain global dan Cina. LLM global, seperti ChatGPT-3.5, ChatGPT-4.0, Google Bard, dan Llama-2 7B Chat, dilatih pada set data yang besar yang terdiri terutamanya daripada data Barat. LLM domain Cina, termasuk Huatuo-GPT, MedGPT, Ali Tongyi Qianwen, Baidu ERNIE Bot, dan Baidu ERNIE 4.0, dilatih khusus pada data bahasa Cina, yang berpotensi memberikan mereka pemahaman yang lebih mendalam tentang nuansa dan konteks budaya khusus untuk Cina.
Perumusan Pertanyaan Miopia Khusus untuk Cina
Satu set 39 pertanyaan miopia khusus untuk Cina telah dirumuskan dengan teliti, meliputi 10 domain berbeza yang berkaitan dengan keadaan tersebut. Pertanyaan ini direka untuk menangani pelbagai aspek miopia, termasuk punca, faktor risiko, strategi pencegahan, pilihan rawatan, dan potensi komplikasi. Pertanyaan itu disesuaikan untuk mencerminkan ciri dan kebimbangan unik penduduk Cina, memastikan perkaitan dan kebolehgunaan mereka dalam konteks penjagaan kesihatan Cina.
Kriteria Penilaian: Ketepatan, Kefahaman, dan Empati
Respons yang dijana oleh LLM dinilai berdasarkan tiga kriteria utama: ketepatan, kefahaman, dan empati.
- Ketepatan: Ketepatan respons dinilai menggunakan skala 3 mata, dengan respons dinilai sebagai “Baik,” “Sederhana,” atau “Lemah” berdasarkan ketepatan faktual mereka dan penjajaran dengan pengetahuan perubatan yang mantap.
- Kefahaman: Respons bertaraf “Baik” dinilai lebih lanjut untuk kefahaman menggunakan skala 5 mata, dengan mempertimbangkan sejauh mana mereka menangani semua aspek pertanyaan yang berkaitan dan memberikan penjelasan yang teliti tentang topik tersebut.
- Empati: Respons bertaraf “Baik” juga dinilai untuk empati menggunakan skala 5 mata, menilai sejauh mana mereka menunjukkan kepekaan terhadap keperluan emosi dan psikologi pengguna, dan menyampaikan rasa pemahaman dan sokongan.
Penilaian Pakar dan Analisis Pembetulan Kendiri
Tiga pakar miopia dengan teliti menilai ketepatan respons, memberikan penilaian bebas mereka berdasarkan pengalaman klinikal dan kepakaran mereka. Respons bertaraf “Lemah” tertakluk kepada gesaan pembetulan kendiri, menggalakkan LLM untuk menganalisis semula pertanyaan dan memberikan respons yang lebih baik. Keberkesanan percubaan pembetulan kendiri ini kemudiannya dianalisis untuk menentukan keupayaan LLM untuk belajar daripada kesilapan mereka dan meningkatkan prestasi mereka.
Keputusan: Membongkar Landskap Prestasi
Keputusan analisis prestasi perbandingan mendedahkan beberapa penemuan utama mengenai keupayaan LLM domain global dan Cina dalam menangani pertanyaan berkaitan miopia khusus untuk Cina.
Ketepatan: Perlumbaan Rapat di Puncak
Tiga LLM teratas dari segi ketepatan ialah ChatGPT-3.5, Baidu ERNIE 4.0, dan ChatGPT-4.0, menunjukkan prestasi yang setanding dengan kadar respons “Baik” yang tinggi. LLM ini mempamerkan keupayaan yang kuat untuk memberikan maklumat yang tepat dan boleh dipercayai tentang miopia, menunjukkan potensi mereka sebagai sumber yang berharga untuk mendapatkan semula maklumat penjagaan kesihatan.
Kefahaman: LLM Global Mendahului
Dari segi kefahaman, ChatGPT-3.5 dan ChatGPT-4.0 muncul sebagai pelaksana teratas, diikuti oleh Baidu ERNIE 4.0, MedGPT, dan Baidu ERNIE Bot. LLM ini menunjukkan keupayaan yang unggul untuk memberikan penjelasan yang teliti dan terperinci tentang topik berkaitan miopia, menangani semua aspek pertanyaan yang berkaitan dan menawarkan pemahaman yang komprehensif tentang perkara itu.
Empati: Pendekatan Berpusatkan Manusia
Apabila ia berkaitan dengan empati, ChatGPT-3.5 dan ChatGPT-4.0 sekali lagi mendahului, diikuti oleh MedGPT, Baidu ERNIE Bot, dan Baidu ERNIE 4.0. LLM ini mempamerkan kapasiti yang lebih besar untuk menunjukkan kepekaan terhadap keperluan emosi dan psikologi pengguna, menyampaikan rasa pemahaman dan sokongan dalam respons mereka. Ini menyoroti kepentingan menggabungkan prinsip reka bentuk berpusatkan manusia dalam pembangunan LLM untuk aplikasi penjagaan kesihatan.
Keupayaan Pembetulan Kendiri: Ruang untuk Penambahbaikan
Walaupun Baidu ERNIE 4.0 tidak menerima sebarang penilaian “Lemah”, LLM lain menunjukkan pelbagai tahap keupayaan pembetulan kendiri, dengan peningkatan antara 50% hingga 100%. Ini menunjukkan bahawa LLM boleh belajar daripada kesilapan mereka dan meningkatkan prestasi mereka melalui mekanisme pembetulan kendiri, tetapi penyelidikan lanjut diperlukan untuk mengoptimumkan keupayaan ini dan memastikan penambahbaikan yang konsisten dan boleh dipercayai.
Perbincangan: Mentafsir Penemuan
Penemuan analisis prestasi perbandingan ini menawarkan pandangan yang berharga tentang kekuatan dan batasan LLM domain global dan Cina dalam menangani pertanyaan berkaitan miopia khusus untuk Cina.
LLM Global Cemerlang dalam Tetapan Bahasa Cina
Walaupun dilatih terutamanya pada data bukan Cina dan dalam bahasa Inggeris, LLM global seperti ChatGPT-3.5 dan ChatGPT-4.0 menunjukkan prestasi optimum dalam tetapan bahasa Cina. Ini mencadangkan bahawa LLM ini memiliki keupayaan yang luar biasa untuk menjanaikan pengetahuan mereka dan menyesuaikan diri dengan konteks linguistik dan budaya yang berbeza. Kejayaan mereka boleh dikaitkan dengan set data latihan mereka yang luas, yang merangkumi pelbagai topik dan bahasa, membolehkan mereka memproses dan menjana respons bahasa Cina dengan berkesan.
LLM Domain Cina Menawarkan Pemahaman Kontekstual
Walaupun LLM global menunjukkan prestasi yang kukuh, LLM domain Cina seperti Baidu ERNIE 4.0 dan MedGPT juga mempamerkan keupayaan yang ketara dalam menangani pertanyaan berkaitan miopia. LLM ini, yang dilatih khusus pada data bahasa Cina, mungkin memiliki pemahaman yang lebih mendalam tentang nuansa dan konteks budaya khusus untuk Cina, membolehkan mereka memberikan respons yang lebih relevan dan sensitif dari segi budaya.
Kepentingan Ketepatan, Kefahaman, dan Empati
Kriteria penilaian ketepatan, kefahaman, dan empati memainkan peranan penting dalam menilai prestasi keseluruhan LLM. Ketepatan adalah terpenting dalam aplikasi penjagaan kesihatan, kerana maklumat yang tidak tepat boleh membawa akibat yang serius. Kefahaman memastikan bahawa pengguna menerima pemahaman yang teliti tentang topik tersebut, membolehkan mereka membuat keputusan termaklum. Empati adalah penting untuk membina kepercayaan dan hubungan dengan pengguna, terutamanya dalam konteks penjagaan kesihatan yang sensitif.
Hala Tuju Masa Depan: Meningkatkan LLM untuk Penjagaan Kesihatan
Penemuan kajian ini menyoroti potensi LLM untuk berfungsi sebagai sumber yang berharga untuk mendapatkan semula maklumat penjagaan kesihatan dan sokongan keputusan. Walau bagaimanapun, penyelidikan dan pembangunan lanjut diperlukan untuk meningkatkan keupayaan mereka dan menangani batasan mereka.
- Meluaskan Set Data Latihan: Meluaskan set data latihan LLM untuk memasukkan data yang lebih pelbagai dan relevan dari segi budaya boleh meningkatkan prestasi mereka dalam konteks linguistik dan budaya tertentu.
- Menggabungkan Pengetahuan Perubatan: Mengintegrasikan pengetahuan dan garis panduan perubatan ke dalam proses latihan LLM boleh meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan mereka.
- Meningkatkan Mekanisme Pembetulan Kendiri: Mengoptimumkan mekanisme pembetulan kendiri boleh membolehkan LLM belajar daripada kesilapan mereka dan meningkatkan prestasi mereka dari semasa ke semasa.
- Meningkatkan Empati dan Reka Bentuk Berpusatkan Manusia: Menggabungkan prinsip reka bentuk berpusatkan manusia boleh meningkatkan empati dan kemesraan pengguna LLM, menjadikannya lebih mudah diakses dan berkesan untuk aplikasi penjagaan kesihatan.
Kesimpulan
Analisis prestasi perbandingan ini memberikan pandangan yang berharga tentang keupayaan LLM domain global dan Cina dalam menangani pertanyaan berkaitan miopia khusus untuk Cina. Keputusan menunjukkan bahawa kedua-dua LLM domain global dan Cina boleh memberikan respons yang tepat, komprehensif, dan berempati kepada soalan berkaitan miopia, dengan LLM global cemerlang dalam tetapan bahasa Cina walaupun terutamanya berlatih dengan data bukan Cina. Penemuan ini menyoroti potensi LLM untuk berfungsi sebagai sumber yang berharga untuk mendapatkan semula maklumat penjagaan kesihatan dan sokongan keputusan, tetapi penyelidikan dan pembangunan lanjut diperlukan untuk meningkatkan keupayaan mereka dan menangani batasan mereka. Memandangkan LLM terus berkembang, adalah penting untuk menilai prestasi mereka merentas konteks linguistik dan budaya yang pelbagai untuk memastikan keberkesanan dan kebolehgunaan mereka dalam pelbagai tetapan penjagaan kesihatan.