利用大型语言模型实现精准的鉴别诊断! | Nature

背景：全面的鉴别诊断是医疗护理的基石，通常通过结合病史、体格检查、检查和程序的迭代解释过程来达成。大型语言模型（LLMs）的出现为协助和自动化这一过程的某些方面提供了新的机会。研究目的：该研究介绍了一种名为Articulate Medical Intelligence Explorer（AMIE）的大型语言模型，该模型针对诊断推理进行了优化，并评估了其单独生成鉴别诊断或作为临床医生辅助工具的能力。结论：研究表明，AMIE有潜力提高临床医生在具有挑战性的病例中的诊断推理和准确性，值得进一步在现实世界中评估其为医生赋能和扩大患者获取专家级专业知识的能力。AMIE的单独表现超过了未经辅助的临床医生，并且接受AMIE辅助的临床医生的鉴别诊断质量评分高于没有其辅助的临床医生。