大型语言模型（LLM）有望从呈指数增长的医学文献中解锁见解，从而彻底改变医学。但是，如果在部署时没有适当的保障措施，这些强大的模型也会带来风险，尤其是在幻觉内容的人工智能安全挑战方面。在提供医疗建议或分析患者健康状况时，即使是LLM产生虚假信息的极小几率也可能产生严重甚至致命的后果。我们可以采取以下措施来构建医学 LLM，借助数据标签服务，避免有害的 LLM 幻觉。
了解学习复杂、不断演变的医学知识所面临的挑战
与其他领域相比，医学知识为法学硕士带来了独特的困难。生物医学概念的庞大数量和复杂性甚至给具有数十亿个参数的模型的能力带来压力。人类专家需要十多年的深入研究，才能可靠地将这些重要知识应用到现实世界中。
同样重要的是，随着新研究扩大诊断和治疗知识的前沿，医学继续快速发展。与更多静态域相比，这使得策划高质量的训练数据变得异常困难。如果不仔细构建数据集，模型就有可能记住过时的医学最佳实践。
提高医学 LLM 事实准确性的技术
避免有害的 LLM 医学幻觉需要采用提高模型输出事实准确性的技术。尽管没有任何方法可以完全消除幻觉的风险，但正确组合方法可以显著提高患者的安全性：
将索赔与支持证据联系起来
一项关键技术是要求法学硕士将任何医疗索赔或建议与文献中的支持证据联系起来。与不支持的模型输出相比，这提高了透明度和可审计性。要实现这一点，数据集必须在培训期间将索赔与来源引文联系起来。然后，在推断时，可以提示法学硕士为生成的医疗建议提供理由参考。
精度高于召回率
在高风险领域，明智的做法是用一些保险来大幅提高可靠性。可以调整模型以避免回答，而不是冒着产生看似令人信服但没有得到支持的主张的风险。在提供任何医疗输出之前设定较高的证据阈值会对潜在的幻觉进行严格检查。
识别知识差距
同样重要的是了解模型所不知道的内容，以明确划定真正的LLM能力与不切实际的期望之间的界限。诸如不确定性量化之类的技术可以识别出更有可能出现幻觉的低置信区域，以便人类专家知道何时进行干预。
确保人类医生对 AI 建议的监督
归根结底，在根据任何发现或建议采取行动之前，医学法学硕士应始终让人类从业人员审查结果。人类临床知识为防止明显和细微的模型错误提供了必要的保障。这允许利用 LLM 的好处，同时避免不当部署或解释人工智能援助带来的风险。必须制定明确的协议，确保人与人工智能系统之间开展负责任、可信的合作，以应对任何患者影响。
负责任地部署可靠的医疗 LLM
避免有害的 LLM 幻觉需要在开发医学 LLM 时进行大量投资，然后再实际部署。所涵盖的技术旨在提高模型中的事实准确性和不确定性意识。但是，负责任的部署同样取决于为任何医疗LLM援助制定人性化的最佳实践和道德准则。通过适当的预防措施，这些人工智能系统可以安全地增强临床医生的知识，同时避免对患者预后或公众信任产生不利影响。但是，随着这项前景光明的技术日趋成熟，防止对弱势群体造成伤害的LLM幻觉仍然是持续研究的重要领域。
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