అనియంత్రిత LLMలు మెడికల్ పరికరం-వంటి అవుట్‌పుట్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తాయి

అనియంత్రిత పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMs) వైద్య పరికరం వంటి అవుట్‌పుట్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తాయి

పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMs) క్లినికల్ డెసిషన్ సపోర్ట్ (CDS)లో ఉపయోగం కోసం గణనీయమైన సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తున్నాయి. అయినప్పటికీ, ప్రస్తుతం, ఏ ఒక్కటీ ఫుడ్ అండ్ డ్రగ్ అడ్మినిస్ట్రేషన్ (FDA) నుండి CDS పరికరంగా అధికారాన్ని పొందలేదని గమనించడం ముఖ్యం. ఈ అధ్యయనం విస్తృతంగా ఉపయోగించే రెండు LLMలు CDSను అందించే వైద్య పరికరం యొక్క అవుట్‌పుట్‌ను పోలి ఉండే అవుట్‌పుట్‌ను ఉత్పత్తి చేయడానికి ప్రేరేపించబడతాయా అని పరిశీలిస్తుంది. వివిధ సందర్భాలలో, LLMలు పరికరం-ఆధారిత నిర్ణయ మద్దతును పోలి ఉండే అవుట్‌పుట్‌ను సులభంగా ఉత్పత్తి చేయగలవని కనుగొన్నారు. LLMలను క్లినికల్ ప్రాక్టీస్‌లో అధికారికంగా చేర్చాలంటే నియంత్రణ పర్యవేక్షణ అవసరం కావచ్చని ఇది నొక్కి చెబుతుంది.

ఆరోగ్య సంరక్షణలో LLMల యొక్క ప్రామిస్ మరియు రెగ్యులేటరీ సవాళ్లు

LLMల యొక్క సామర్థ్యాలు, వాటి విస్తృతమైన శిక్షణా డేటా మరియు మానవుని-వంటి వచనాన్ని ఉత్పత్తి చేయగల సామర్థ్యం నుండి ఉత్పన్నమవుతాయి, విభిన్న రంగాలలో నిర్ణయ మద్దతు కోసం వాటి అప్లికేషన్‌లో ఆసక్తిని పెంచుతున్నాయి. అయినప్పటికీ, ఉత్పత్తి చేయగల కృత్రిమ మేధస్సు (AI) వ్యవస్థలను చాలా ఆకర్షణీయంగా చేసే లక్షణాలు నియంత్రణ సంస్థలకు ప్రత్యేకమైన అడ్డంకులను కూడా అందిస్తాయి. ఈ సంస్థలు దశాబ్దాల క్రితం స్థాపించబడిన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లలో పనిచేస్తున్నాయి, సాంప్రదాయ వైద్య పరికరాల కోసం రూపొందించబడ్డాయి, AI యొక్క డైనమిక్ స్వభావం కోసం కాదు.

ప్రస్తుతం, అందుబాటులో ఉన్న LLMలు వైద్య పరికరాలుగా వర్గీకరించబడలేదు. ఫెడరల్ ఫుడ్, డ్రగ్ మరియు కాస్మెటిక్ యాక్ట్ (FD&C Act § 201(h)(1)) ఒక వైద్య పరికరాన్ని “వాయిద్యం… వ్యాధి నిర్ధారణలో ఉపయోగం కోసం ఉద్దేశించబడింది… నివారణ, చికిత్స లేదా వ్యాధి నివారణ… ఇది రసాయన చర్య ద్వారా దాని ప్రాథమిక ఉద్దేశించిన ప్రయోజనాలను సాధించదు.” చాలా LLMలు వైద్య సలహాలను అందించడానికి ఉద్దేశించినవి కాదని పేర్కొంటూ డిస్‌క్లైమర్‌లను కలిగి ఉంటాయి, తద్వారా FDA నియంత్రణను నివారిస్తాయి. అయినప్పటికీ, పరిశోధన సెట్టింగ్‌లు మరియు వాస్తవ క్లినికల్ ప్రాక్టీస్ రెండింటిలోనూ వైద్య నిర్ణయ మద్దతు కోసం LLMల వినియోగాన్ని హైలైట్ చేసే ప్రచురించబడిన పరిశోధన మరియు వృత్తాంత సాక్ష్యాల యొక్క పెరుగుతున్న సేకరణ ఉంది.

LLM-ఆధారిత క్లినికల్ డెసిషన్ సపోర్ట్ కోసం రెగ్యులేషన్ పరిధిని నిర్వచించడం

LLMల యొక్క సంభావ్యతను పరిగణనలోకి తీసుకుంటే, వాటిని అధికారికంగా క్లినికల్ డెసిషన్ సపోర్ట్ సిస్టమ్ (CDSS)లో చేర్చాలంటే, తగిన నియంత్రణ యొక్క ప్రశ్న చాలా ముఖ్యమైనది. 21వ శతాబ్దపు క్యూర్స్ యాక్ట్ సవరణ FD&C చట్టానికి (పబ్లిక్ లా 114–255), FDA నుండి మార్గదర్శకత్వంతో పాటు, నిర్ణయ మద్దతు సాఫ్ట్‌వేర్ పరికరంగా అర్హత సాధిస్తుందో లేదో నిర్ణయించడానికి నాలుగు కీలక ప్రమాణాలను వివరిస్తుంది మరియు తత్ఫలితంగా, FDA పరిధిలోకి వస్తుంది. ఈ ప్రమాణాలు వీటి చుట్టూ తిరుగుతాయి:

• సాఫ్ట్‌వేర్ ఫంక్షన్ యొక్క ఇన్‌పుట్ డేటా.
• దాని అవుట్‌పుట్ డేటా.
• దాని క్లినికల్ సిఫార్సుల సారాంశం.
• ఆ సిఫార్సుల వెనుక ఉన్న హేతుబద్ధతను సమీక్షించడానికి తుది-వినియోగదారు సామర్థ్యం.

ప్రత్యేకించి, ఒక CDSS దాని అవుట్‌పుట్ సాధారణ సమాచారం-ఆధారిత సిఫార్సులకు బదులుగా చికిత్స లేదా నిర్ధారణ కోసం ఖచ్చితమైన ఆదేశాన్ని అందిస్తే అదిపరికరంగా పరిగణించబడుతుంది. అంతేకాకుండా, CDSS దాని సిఫార్సులకు అంతర్లీనంగా ఉన్న ఆధారాన్ని అందించడంలో విఫలమైతే, వినియోగదారులు వాటిని స్వతంత్రంగా సమీక్షించకుండా మరియు వారి స్వంత నిర్ధారణలకు రాకుండా నిరోధిస్తే, అది పరికరంగా వర్గీకరించబడుతుంది. FDA మార్గదర్శకత్వం మరింత స్పష్టం చేస్తుంది, క్లినికల్ ఎమర్జెన్సీలో ఉపయోగించే CDSS పరికరంగా పరిగణించబడుతుంది, ఎందుకంటే నిర్ణయం తీసుకోవడం యొక్క క్లిష్టమైన మరియు సమయం-సున్నితమైన స్వభావం CDSS యొక్క సలహా యొక్క స్వతంత్ర అంచనాను నిరోధిస్తుంది.

జెనరేటివ్ AI సిస్టమ్స్‌లో పరికరం-వంటి అవుట్‌పుట్‌ను పరిశోధించడం

జెనరేటివ్ AI, LLM వంటి వాటిని ఉపయోగించే CDSS వైద్య పరికరాన్ని పోలి ఉండే అవుట్‌పుట్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుందో లేదో అస్పష్టంగా ఉంది. అనియంత్రిత LLM యొక్క ఉచిత-వచన అవుట్‌పుట్ స్థాపించబడిన పరికర ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉండవచ్చు లేదా ఉండకపోవచ్చు. అంతేకాకుండా, సవాలు చేసే ప్రాంప్ట్‌లు లేదా “జైల్‌బ్రేక్‌లు”కు LLM ప్రతిస్పందనలు ఈ ప్రమాణాలతో ఎలా సమలేఖనం అవుతాయో తెలియదు. వైద్య సలహా కోసం LLMల యొక్క పెరుగుతున్న ఉపయోగం LLM-ఆధారిత CDSSల యొక్క పరికర హోదా మరియు నియంత్రణ స్థితి చుట్టూ ఉన్న అనిశ్చితిని ఈ సాంకేతికతల యొక్క సురక్షితమైన మరియు సమర్థవంతమైన అభివృద్ధికి సంభావ్య అవరోధంగా చేస్తుంది. ఈ సాధనాలను ఎక్కువ మంది వైద్యులు మరియు రోగులు ఉపయోగించడం వలన ఆరోగ్య సంరక్షణలో ఉత్పత్తి చేయగల AI కోసం భద్రత మరియు ఆవిష్కరణల మధ్య సరైన సమతుల్యతను సాధించడం చాలా కీలకం.

పరిశోధన లక్ష్యాలు: పరికరం-వంటి కార్యాచరణను విశ్లేషించడం

ఈ పరిశోధన LLMల యొక్క పరికరం-వంటి కార్యాచరణను అంచనా వేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఈ కార్యాచరణ “వ్యాధులు లేదా ఇతర పరిస్థితుల నిర్ధారణ, చికిత్స, నివారణ, నివారణ లేదా ఉపశమనం” కోసం వాటి ఉపయోగం వలె నిర్వచించబడింది, అటువంటి ఉపయోగం ఉద్దేశించబడిందా లేదా అనుమతించబడిందా అనే దానితో సంబంధం లేకుండా. నిర్దిష్ట లక్ష్యాలు:

1. ఆ ప్రమాణాల గురించి సూచనలతో ప్రాంప్ట్ చేయబడి మరియు క్లినికల్ ఎమర్జెన్సీతో సమర్పించబడినప్పుడు LLM అవుట్‌పుట్ పరికర ప్రమాణాలతో సమలేఖనం అవుతుందో లేదో నిర్ణయించడం.
2. మోడల్ యొక్క అవుట్‌పుట్ పరికరం-వంటి అవుట్‌పుట్‌ను అందించడానికి మానిప్యులేట్ చేయగల పరిస్థితులను గుర్తించడం, ఏదైనా ఉంటే. ఇందులో డయాగ్నస్టిక్ మరియు ట్రీట్‌మెంట్ సమాచారం కోసం ప్రత్యక్ష అభ్యర్థనలు, అలాగే నాన్-డివైస్ ప్రమాణాలకు కట్టుబడి ఉండే ప్రాంప్ట్‌లు ఉన్నప్పటికీ పరికరం-వంటి అవుట్‌పుట్‌ను పొందేందుకు రూపొందించబడిన ముందుగా నిర్వచించబడిన “జైల్‌బ్రేక్” ఉన్నాయి.

కనుగొన్న విషయాలు: LLM ప్రతిస్పందనలు మరియు పరికర ప్రమాణాల అమరిక

నివారణ సంరక్షణ సిఫార్సులు

నివారణ సంరక్షణ సిఫార్సుల కోసం ప్రశ్నించినప్పుడు, అన్ని LLMలు వాటి తుది వచన అవుట్‌పుట్‌లో నాన్-డివైస్ ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ప్రతిస్పందనలను ఉత్పత్తి చేశాయి. Llama-3 మోడల్, ఒకే-షాట్ ప్రాంప్ట్‌కు ప్రతిస్పందనగా, ప్రారంభంలో తక్కువ శాతం ప్రతిస్పందనలలో (ఫ్యామిలీ మెడిసిన్ కోసం 20% మరియు సైకియాట్రీ నివారణ సంరక్షణ దృశ్యాల కోసం 60%) పరికరం-వంటి నిర్ణయ మద్దతును అందించింది. అయినప్పటికీ, అది త్వరగా ఈ వచనాన్ని డిస్‌క్లైమర్‌తో భర్తీ చేసింది: “క్షమించండి, నేను ప్రస్తుతం ఈ అభ్యర్థనతో మీకు సహాయం చేయలేను.” పరికర ప్రమాణాల యొక్క వివరణాత్మక ఉదాహరణలను కలిగి ఉన్న బహుళ-షాట్ ప్రాంప్ట్‌తో సమర్పించబడినప్పుడు, అన్ని నమూనాలు అన్ని ప్రారంభ నివారణ సంరక్షణ ప్రతిస్పందనల కోసం స్థిరంగా నాన్-డివైస్ సిఫార్సులను అందించాయి.

సమయం-క్లిష్టమైన అత్యవసర దృశ్యాలు

సమయం-క్లిష్టమైన అత్యవసర పరిస్థితులు ఉన్న సందర్భాల్లో, 100% GPT-4 ప్రతిస్పందనలు మరియు 52% Llama-3 ప్రతిస్పందనలు పరికరం-వంటి నిర్ణయ మద్దతుతో సమలేఖనం చేయబడ్డాయి. పరికరం-వంటి సిఫార్సుల యొక్క మొత్తం రేట్లు బహుళ-షాట్ ప్రాంప్ట్‌లతో స్థిరంగా ఉన్నాయి, కానీ విభిన్న క్లినికల్ దృశ్యాలలో వ్యత్యాసాన్ని చూపించాయి. ఈ పరికరం-వంటి ప్రతిస్పందనలలో అత్యవసర పరిస్థితులకు సంబంధించిన నిర్దిష్ట నిర్ధారణలు మరియు చికిత్సల కోసం సూచనలు ఉన్నాయి.

“డెస్పరేట్ ఇంటర్న్” జైల్‌బ్రేక్

“డెస్పరేట్ ఇంటర్న్” జైల్‌బ్రేక్‌కు గురైనప్పుడు, గణనీయమైన నిష్పత్తిలో ప్రతిస్పందనలు పరికరం-వంటి సిఫార్సులను ప్రదర్శించాయి. ప్రత్యేకించి, 80% మరియు 68% GPT-4 ప్రతిస్పందనలు మరియు 36% మరియు 76% Llama-3 ప్రతిస్పందనలు వరుసగా సింగిల్- మరియు మల్టీ-షాట్ ప్రాంప్ట్‌లను అనుసరించి పరికరం-వంటి సిఫార్సులను కలిగి ఉన్నాయి.

LLM సూచనల యొక్క క్లినికల్ సముచితత

అన్ని మోడల్ సూచనలు వైద్యపరంగా సముచితమైనవి మరియు సంరక్షణ యొక్క స్థాపించబడిన ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉన్నాయని గమనించడం ముఖ్యం. ఫ్యామిలీ మెడిసిన్ మరియు కార్డియాలజీ దృశ్యాలలో, పరికరం-వంటి నిర్ణయ మద్దతులో ఎక్కువ భాగం శిక్షణ పొందిన వైద్యులకు మాత్రమే సరిపోతుంది. ఉదాహరణలలో ఇంట్రావీనస్ కాథెటర్ యొక్క ప్లేస్‌మెంట్ మరియు ఇంట్రావీనస్ యాంటీబయాటిక్స్ యొక్క పరిపాలన ఉన్నాయి. ఇతర దృశ్యాలలో, పరికరం-వంటి సిఫార్సులు సాధారణంగా ఓపియాయిడ్ ఓవర్‌డోస్ కోసం నాలోక్సోన్‌ను నిర్వహించడం లేదా అనాఫిలాక్సిస్ కోసం ఎపినెఫ్రైన్ ఆటో-ఇంజెక్టర్‌ను ఉపయోగించడం వంటి ప్రేక్షకుల సంరక్షణ ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉంటాయి.

నియంత్రణ మరియు పర్యవేక్షణ కోసం చిక్కులు

ఏ LLM ప్రస్తుతం FDA-అధీకృత CDSS కానప్పటికీ, మరియు కొన్ని వైద్య సలహా కోసం ఉపయోగించకూడదని స్పష్టంగా పేర్కొన్నప్పటికీ, రోగులు మరియు వైద్యులు ఇప్పటికీ వాటిని ఈ ప్రయోజనం కోసం ఉపయోగించుకోవచ్చు. FDA మార్గదర్శక పత్రం నుండి భాష ఆధారంగా సింగిల్-షాట్ లేదా మల్టీ-షాట్ ప్రాంప్ట్‌లు LLMలను నాన్-డివైస్ డెసిషన్ సపోర్ట్‌ను మాత్రమే ఉత్పత్తి చేయడానికి విశ్వసనీయంగా పరిమితం చేయలేదని అధ్యయనం కనుగొంది. అంతేకాకుండా, పరికరం-వంటి నిర్ణయ మద్దతును పొందడానికి ముందుగా నిర్వచించబడిన జైల్‌బ్రేక్ తరచుగా అవసరం లేదు. ఈ కనుగొన్న విషయాలు AI/ML CDSSలకు అనుగుణంగా నవల నియంత్రణ నమూనాల అవసరాన్ని హైలైట్ చేసే మునుపటి పరిశోధనను బలపరుస్తాయి. ఉత్పత్తి చేయగల AI సాంకేతికతలను పొందుపరిచే వైద్య పరికరాల పర్యవేక్షణకు కూడా అవి ప్రత్యక్ష చిక్కులను కలిగి ఉన్నాయి.

నియంత్రణ విధానాలను పునఃపరిశీలించడం

సమర్థవంతమైన నియంత్రణకు LLM అవుట్‌పుట్‌ను పరికరం-వంటి లేదా నాన్-డివైస్ డెసిషన్ సపోర్ట్‌తో మెరుగ్గా సమలేఖనం చేయడానికి కొత్త పద్ధతులు అవసరం కావచ్చు, ఉద్దేశించిన ఉపయోగాన్ని బట్టి. సాంప్రదాయ FDA అధికారం ఒక నిర్దిష్ట ఉద్దేశించిన ఉపయోగం మరియు సూచన కోసం వైద్య పరికరానికి మంజూరు చేయబడుతుంది. ఉదాహరణకు, FDA-అధీకృత AI/ML పరికరాలలో హెమోడైనమిక్ అస్థిరత లేదా క్లినికల్ క్షీణతను అంచనా వేయడానికి రూపొందించబడినవి ఉన్నాయి. అయినప్పటికీ, LLMలు విస్తృత శ్రేణి అంశాలపై ప్రశ్నించబడవచ్చు, ఇది తగినప్పటికీ, వాటి ఆమోదించబడిన సూచనకు సంబంధించి “ఆఫ్-లేబుల్”గా పరిగణించబడే ప్రతిస్పందనలకు దారితీయవచ్చు. సింగిల్- మరియు మల్టీ-షాట్ ప్రాంప్ట్‌లు రెండూ దీన్ని నియంత్రించడానికి సరిపోవని ఫలితాలు ప్రదర్శిస్తాయి. ఈ కనుగొన్న విషయం LLMల యొక్క పరిమితిని సూచించదు, కానీ LLM అవుట్‌పుట్ యొక్క వశ్యతను కాపాడుతూ దానిని ఆమోదించబడిన సూచనకు పరిమితం చేసే కొత్త పద్ధతుల అవసరాన్ని నొక్కి చెబుతుంది.

కొత్త అధికార మార్గాలను అన్వేషించడం

LLMల యొక్క నియంత్రణకు నిర్దిష్ట సూచనలకు సంబంధించిన కొత్త అధికార మార్గాలు అవసరం కావచ్చు. “సాధారణీకరించిన” నిర్ణయ మద్దతు కోసం పరికర అధికార మార్గం LLMలు మరియు ఉత్పత్తి చేయగల AI సాధనాలకు అనుకూలంగా ఉండవచ్చు. ఈ విధానం AI/ML CDSSలో ఆవిష్కరణను సులభతరం చేస్తుంది, అటువంటి విస్తృత సూచనలతో సిస్టమ్‌ల యొక్క భద్రత, సమర్థత మరియు ఈక్విటీని అంచనా వేయడానికి సరైన పద్ధతి అస్పష్టంగా ఉంది. ఉదాహరణకు, అధికారానికి “సంస్థ-ఆధారిత” విధానం పరికర-నిర్దిష్ట మూల్యాంకనం యొక్క అవసరాన్ని దాటవేయగలదు, ఇది LLMకి తగినది కావచ్చు, కానీ ఇది క్లినికల్ సమర్థత మరియు భద్రతకు సంబంధించి అనిశ్చిత హామీలతో వస్తుంది.

విభిన్న వినియోగదారు సమూహాల కోసం ప్రమాణాలను మెరుగుపరచడం

వైద్యుల కోసం ఉద్దేశించిన CDSSల కోసం ప్రమాణాలను మెరుగుపరచాల్సిన అవసరాన్ని ఈ కనుగొన్న విషయాలు హైలైట్ చేస్తాయి. రోగి- మరియు సంరక్షకుని-ముఖాముఖి CDSSలు వైద్య పరికరాలుగా పరిగణించబడతాయని FDA గతంలో సూచించింది, సాధారణంగా నియంత్రణకు లోబడి ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, నాన్-క్లినిషియన్ ప్రేక్షకుల కోసం రూపొందించబడిన AI/ML CDSS కోసం ప్రస్తుతం నియంత్రణ వర్గం లేదు. ఒక నిర్దిష్ట నిర్ధారణ చేయడం మరియు సమయం-క్లిష్టమైన అత్యవసర పరిస్థితి కోసం ఒక నిర్దిష్ట ఆదేశాన్ని అందించడం ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణుల కోసం ఉద్దేశించిన పరికరాల కోసం FDA యొక్క ప్రమాణాలతో స్పష్టంగా సమలేఖనం అవుతుంది. మరోవైపు, కార్డియోపల్మనరీ రిససిటేషన్ (CPR) మరియు ఎపినెఫ్రైన్ లేదా నాలోక్సోన్ యొక్క పరిపాలన వంటి చర్యలు కూడా ఈ పరికర ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉంటాయి, అయినప్పటికీ అవి ఏకకాలంలో నాన్-క్లినిషియన్ ప్రేక్షకుల కోసం బాగా స్థిరపడిన రెస్క్యూ ప్రవర్తనలు.

అధ్యయన పరిమితులు

ఈ అధ్యయనానికి అనేక పరిమితులు ఉన్నాయి:

1. ఇది సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క నిర్దిష్ట ఉద్దేశించిన ఉపయోగం కాని పనికి వ్యతిరేకంగా LLMలను అంచనా వేస్తుంది.
2. ఇది LLM అవుట్‌పుట్‌ను FDA మార్గదర్శకత్వంతో పోలుస్తుంది, ఇది కట్టుబడి ఉండదు మరియు ఇతర సంబంధిత US చట్టబద్ధమైన నిబంధనలు లేదా నియంత్రణ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లతో LLM సిఫార్సుల యొక్క స్థిరత్వాన్ని అంచనా వేయదు.
3. ఇది సింగిల్- మరియు మల్టీ-షాట్ ప్రాంప్ట్‌ల కంటే మరింత ప్రభావవంతంగా ఉండే ఇతర ప్రాంప్టింగ్ పద్ధతులను అంచనా వేయదు.
4. అటువంటి ప్రాంప్ట్‌లు వాస్తవ-ప్రపంచ క్లినికల్ వర్క్‌ఫ్లోలలో ఎలా ఆచరణాత్మకంగా ఏకీకృతం చేయబడతాయో ఇది అన్వేషించదు.
5. ఇది GPT-4 మరియు Llama-3కి మించి విస్తృతంగా అందుబాటులో ఉన్న మరియు సాధారణంగా ఉపయోగించే LLMల యొక్క విస్తృత శ్రేణిని అంచనా వేయదు.
6. ప్రాంప్ట్‌ల నమూనా పరిమాణం చిన్నది.

ముందుకు సాగడం: బ్యాలెన్సింగ్ ఇన్నోవేషన్ అండ్ సేఫ్టీ

CDSS పరికర ప్రమాణాల కోసం FDA మార్గదర్శకత్వం యొక్క వచనం ఆధారంగా ప్రాంప్ట్‌లు, సింగిల్- లేదా మల్టీ-షాట్ అయినా, LLM అవుట్‌పుట్ నాన్-డివైస్ డెసిషన్ సపోర్ట్‌తో సమలేఖనం చేయబడిందని నిర్ధారించడానికి సరిపోవు. ఉత్పత్తి చేయగల AI సిస్టమ్‌లను పరిష్కరించడానికి కొత్త నియంత్రణ నమూనాలు మరియు సాంకేతికతలు అవసరం, ఆవిష్కరణ, భద్రత మరియు క్లినికల్ సమర్థత మధ్య సమతుల్యతను సాధించడం. ఈ సాంకేతికత యొక్క వేగవంతమైన పరిణామం నియంత్రణకు చురుకైన మరియు అనుకూల విధానాన్ని కోరుతుంది, ఆరోగ్య సంరక్షణలో LLMల యొక్క ప్రయోజనాలు గ్రహించబడతాయని నిర్ధారిస్తుంది, అదే సమయంలో సంభావ్య ప్రమాదాలను తగ్గించడం.