通过生成式AI模型看健康差异：基于领域特定大语言模型的比较研究
计算与语言
2023-10-31 v1 人工智能
机器学习
摘要
健康差异是指不同群体之间在健康结果和医疗保健获取方面的差异，包括少数种族和族裔、低收入人群和农村居民。一种称为大语言模型（LLM）的人工智能（AI）程序能够理解和生成人类语言，从而改善健康沟通并减少健康差异。在人机（医患）交互中使用LLM面临诸多挑战，包括需要多样且具有代表性的数据、隐私问题，以及医疗保健提供者与技术专家之间的协作。我们引入了对领域特定大语言模型（如SciBERT）与通用多用途LLM（BERT）的比较研究。我们使用余弦相似度分析诊室中当单独使用种族等因素时有关健康差异的文本查询。通过文本查询发现，当SciBERT无法区分“种族”单独出现与“加剧健康差异”的查询文本时会失效。我们认为临床医生可在与患者异步沟通时使用生成式AI起草回复。然而，必须谨慎关注确保其以道德和公平的方式开发与部署。
引用
@article{arxiv.2310.18355,
title = {Health Disparities through Generative AI Models: A Comparison Study Using A Domain Specific large language model},
author = {Yohn Jairo Parra Bautista and Vinicious Lima and Carlos Theran and Richard Alo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.18355},
year = {2023}
}