Влияние большой языковой модели на навыки клинического опроса

В настоящее время основная форма обучения навыкам клинического опроса заключается в том, чтобы позволить студентам, участвующим в стажировке, сначала изучить характеристики и диагностические моменты случаев, а затем попрактиковаться в опросе на реальных пациентах в палатах. Однако из-за большого количества студентов-стажеров трудно удовлетворить потребности в преподавании с точки зрения количества случаев, доступных для допроса, и разнообразия типов заболеваний в рамках нынешнего режима обучения. Поэтому необходимо использовать новые интеллектуальные технологии и создать новую модель обучения навыкам постановки вопросов, чтобы повысить эффективность обучения и улучшить клиническое мышление студентов.

Крупномасштабное языковое моделирование (LLM) — это технология глубокого обучения, которая позволяет извлекать знания из большого объема текста, а чат-боты с искусственным интеллектом, такие как ChatGPT, являются типичным примером ее применения. Чат-боты с искусственным интеллектом характеризуются антропоморфным пониманием и разнообразными способностями генерировать естественный язык в различных контекстах и ​​первоначально применялись в медицинской сфере, например, для сдачи экзамена на получение медицинской лицензии в США, оказания помощи в документации офтальмологического анамнеза и ответа на офтальмологические вопросы. Однако было обнаружено, что, хотя LLM имеет хорошие результаты моделирования в области общих медицинских знаний, его все еще необходимо улучшить в области специализированных заболеваний. Основываясь на этом, команда исследователей на ранней стадии использовала учебник по офтальмологии, согласованные клинические рекомендации, данные интернет-разговоров и базу знаний Чжуншаньского офтальмологического центра в сочетании с искусственным обучением с подкреплением обратной связи и другими методами для точной настройки и обучения LLM. и разработала «Пациента с цифровым двойником», локализованную большую языковую модель, способную отвечать на медицинские вопросы, связанные с офтальмологией, а также сконструировала комбинацию автоматической оценки модели и ручной оценки медицинскими экспертами. В то же время была создана система оценки, сочетающая автоматизированную модельную оценку и ручную оценку медицинскими экспертами.

Этот проект направлен на интеграцию «Пациента с цифровым двойником» в программу обучения студентов-офтальмологов, симуляцию процесса консультирования реальных пациентов посредством онлайн-взаимодействия между студентами и «Пациентом с цифровым двойником», изучение эффекта консультационного обучения «Пациент с цифровым двойником», предоставление новейших технологий. инструменты, помогающие студентам-медикам активно изучать различные случаи офтальмологии, развивать клиническое мышление и обеспечивать возможность создания нового режима интеллектуального обучения.