🚨 医疗人工智能研究警报! 🚨
大型语言模型能否在中国革命性地改变临床实践?
@ECNUER 发布:CliMedBench:针对临床场景评估医疗大语言模型的大型规模中国基准
作者:Zetian Ouyang, Yishuai Qiu, Linlin Wang, @gdm3000, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Liang He
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以下是为什么它成为变革性工具的原因: 👇🧵
#人工智能 #医疗人工智能 #自然语言处理 #生物信息学 #健康科技 #机器学习 #医疗服务

2/ 什么是 CliMedBench?
- 一个全面的基准测试,包含 33,735 个来自现实生活中的医学问题
- 在 14 种临床场景中评估大语言模型
- 突出关注如医学推理、事实一致性和知识应用等关键方面
这确保了在实际医疗实践中对医疗大语言模型进行全面的评估。
#医学基准 #临床问答

3/ CliMedBench 的关键特性
- 14 个来自真实电子健康记录(EHRs)的现实情况
- 7 旋转维度,包括临床质量保证、推理、知识应用和摘要
- 中国顶级医院的数据
这项基准提高了医学LLM评估的门槛!
#临床 AI #电子健康记录

4/ 什么是模型的表现如何?
- 评估模型包括 GPT-4,ChatGPT,ERNIE-Bot,Qwen 和其他模型。
- 即便 GPT-4 只得到 69.2% 的分数,这也凸显了医学推理任务的挑战性。
- 中国的人工智能大语言模型表现不佳,这表明需要改进的领域非常广泛
#大语言模型性能 #AI 在医疗领域

5/ 为什么 CliMedBench 重要?
- 它是基于真实临床实践而非考试数据的第一个基准衡量标准
- 涵盖了神经外科和消化内科等 19 个医疗部门
- 有助于大语言模型从理论模型向实际医疗应用的过渡
#临床医学 #人工智能应用
6/ 同盟大学
- 由华东师范大学与上海交通大学联合,与 Hasso Plattner Institute 合作开发的
- 聚集了中国顶尖医疗机构的专业知识
#大学合作 #医疗研究

7/ 下一步是什么?
- 医疗大语言模型需要更好的输入容量和推理能力
- CliMedBench 打开了未来 LLM 临床诊断和医疗决策支持改进的大门
- 人工智能驱动的医疗保健创新迈出了一步
#人工智能的未来 #医疗诊断
