大语言模型(LLM)在医疗健康行业的应用

探索大型语言模型如何利用人工智能驱动的解决方案改变医疗保健、增强患者体验、简化管理任务等

什么是大型语言模型?

大型语言模型(LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等,是通向人工智能的一条重要途径。

利用大语言模型,组织可以对模型进行微调,以适应不用行业的不同使用场景,比如医疗行业。微调指的是,为模型提供额外的特定领域的训练数据进行训练,以满足特定场景的上下文理解需求。在医疗保健领域,训练数据可以包括临床记录、医学期刊、医学成像记录等。

在本文中,我们会介绍大语言模型现在的主要用途,并探讨对医疗健康行业的影响。

 

为什么我们说大语言模型可以对医疗行业产生长足影响?

医疗保健行业充斥着各种类型的基于文本的文档,例如患者病历、索赔文件、临床记录、同意书和弃权书等。大语言模型能够快速阅读、解释大量文本并对其采取行动,这意味着他们可以为医疗机构带来优势,使他们能够以独特的方式安全、可靠地工作。

卡帕迪亚说:“医疗保健非常适合利用大型语言模型,因为给定的医疗系统的医疗记录中存在大量的潜在数据。”

尽管数据量巨大,但大多数卫生系统仍然难以利用数据来个性化患者体验并改善护理方案。从这些数据集中挖掘、阅读和得出结论的工作需要太多人和大量时间来进行,再加上人员短缺,使得为所有患者提供个性化护理变得不可行。而大语言模型,则可以成为一个新型的解决方案。

 

大语言模型的能力及行业应用

在这样一个文档密集的行业中,医疗保健领域并不缺乏大型语言模型的应用场景。以下是大型语言模型功能的示例,这些功能在医疗保健环境中应用时,可以简化流程并改进整体工作流程。

  • 临床记录:医疗健康专业人员可以使用大语言模型创建准确且全面的临床记录,使用LLM分析患者数据并生成相关摘要。这有助于减轻记录负担,同时确保准确记录重要信息。
  • 改进信息提取:从非结构化文本(例如患者记录或研究文章)中识别和提取相关信息是LLM的另一个自然应用。这种能力使医疗保健组织能够释放隐藏在庞大数据存储库中的宝贵见解,最终支持更好的决策。
  • 高级沟通能力:由于大语言模型擅长理解自然语言,因此非常适合患者与提供者沟通等任务。这些模型可以通过以上下文相关的方式解释和回应患者的询问、担忧或反馈,促进更有效的互动。
  • 文件生成和管理:大语言模型可以自动生成重要的医疗保健文件,例如同意书、弃权书和出院摘要。通过从患者记录中提取相关信息并预先填充这些文档,LLM可以节省时间,最大限度地减少错误风险,并使提供者能够让患者感觉他们了解他们,而无需要求重复信息。当纳入智能入院和登记工作流程时,这些工具能够轻松捕获准确的患者信息,从而最大限度地提高临床和财务成果。

 

医疗健康行业中,LLM的应用案例

探讨了大语言模型能够在行业内发挥的能力后,我们也收集了一些行业内使用LLM的实际案例,以供讨论:

  • 计费和收入周期管理:LLM可以通过识别计费代码中的差异、标记潜在问题并建议纠正措施来优化计费和收入周期管理流程。这可以帮助医疗保健组织确保准确的计费并改善收入。
  • 保险索赔处理:大语言模型可以分析保险索赔文件,识别相关信息,并自动填充索赔处理系统中的必填字段。这种自动化可以加快索赔流程,最大限度地减少手动数据输入错误,并减轻医护人员的管理负担。
  • 患者教育和健康素养:大语言模型可以对复杂的医学概念进行易于理解的解释,帮助患者更好地理解他们的健康状况和治疗方案。通过提高健康素养,这些模型可以使患者能够就他们的护理做出明智的决定,并在管理他们的健康方面发挥更积极的作用。
  • 数据分析:收集相关数据后,LLM可以对其进行分析,以确定模式、趋势和相关性。此分析有助于模型识别潜在的健康风险、治疗反应模式和患者偏好。
  • 持续监测和适应:LLM持续监测患者数据并根据需要调整护理计划。通过整合实时数据,例如生命体征的变化或新的测试结果,大语言模型能够动态调整建议,以确保患者始终得到最适当的护理。

毫无疑问,将大语言模型融入医疗保健工作流程具有巨大的潜力。在评估新技术解决方案时,卫生系统必须确保潜在合作伙伴不仅深入了解LLM,而且将这些先进的人工智能技术集成到其产品的结构中。

 

患者安全和隐私考虑

随着我们的前进,确保大型语言模型在医疗保健中负责任、安全的集成仍然是首要任务。正如我们所建立的,这些模型需要大量数据才能生成准确且相关的见解。在医疗保健领域,这些数据通常包括敏感的患者信息。

任何致力于在医疗保健环境中整合大型语言模型的人都必须确保患者的安全和隐私仍然至关重要。这可以通过实施强大的安全措施和数据匿名技术来实现,以保护患者信息免受未经授权的访问和潜在的滥用。

 

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人工智能和大型语言模型的下一步是什么?

“我认为人工智能在医疗保健领域尚未达到临界点,”Wachter 博士说。 “它的应用肯定令人印象深刻,而且潜力显然是巨大的。我认为这必须在未来 10 年内发生。”

通过采用先进的人工智能技术,卫生系统不仅可以优化当前的运营,还可以为未来的进步铺平道路,从而进一步提高患者护理水平。大型语言模型在医疗保健领域的潜力是巨大的,而且其应用才刚刚开始实现。

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