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為了降低自然語言算法在臨床研究中的環境影響,我們提出五個步驟: 1. **選擇節能模型**:使用經過優化的高效模型,考慮微調現有模型以節省能源。 2. **可持續基礎設施**:選擇使用可再生能源的雲端服務,與可持續供應商合作,減少碳足跡。 3. **優化訓練過程**:採用混合精度訓練等技術,降低計算資源需求,減少能源消耗。 4. **監測環境影響**:建立指標追蹤碳排放和資源使用,定期向利益相關者報告。 5. **促進合作**:與研究社群分享最佳實踐,推動可持續AI政策。 這些步驟能幫助臨床研究人員減少大型語言模型的環境影響。 PubMed DOI


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這項研究探討大型語言模型(LLMs)在醫療應用中的準確性與能耗之間的平衡,特別分析了Meta的Llama 2和LMSYS Org的Vicuna 1.5。研究使用印第安納大學的胸部X光影像資料庫,發現Vicuna 1.5在效率和準確率上表現優於Llama 2。Llama 2的70B模型能耗是7B版本的七倍,但準確率卻較低,效率比僅22.30。結論指出,較小且經過微調的LLMs在醫療應用中更具可持續性,強調選擇模型的重要性,需平衡性能與環境影響。 PubMed DOI

這篇文章強調在醫療和研究領域中,如何安全有效地使用大型語言模型(LLMs),特別是對於經驗較少的專業人士。文中列出六個實用案例,包括自訂翻譯、精煉文本、生成概述、編纂想法、創建個性化教育材料,以及促進智識討論。此外,還提供了一些使用AI工具的注意事項和策略。儘管面臨挑戰,將LLMs整合進醫療和研究工作中,能有效提升生產力和效率。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)在專業考試中表現出色,讓人對其在臨床實踐中的應用感到興奮。不過,這需要臨床醫師技能的轉變。我們的回顧指出,醫療專業人員需發展以下能力: 1. **跨學科訓練**:結合醫學知識與AI技術的理解。 2. **批判性思維**:評估AI生成內容的能力。 3. **溝通技巧**:有效與患者及團隊溝通AI見解。 4. **倫理與專業精神**:重視AI使用的倫理影響。 5. **適應能力**:持續學習以跟上AI進步。 這些領域的重視將幫助醫師有效利用LLMs,提升患者治療結果並降低風險。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)的環境影響引發了不同看法。一些研究指出,訓練和使用LLMs會產生顯著的碳足跡,而另一些則認為LLMs可能比傳統方法更可持續。我們的分析顯示,儘管LLMs對環境有影響,但在美國,它們的效率可能高於人力勞動。經濟考量可能促使人類與LLMs共同工作,而非單純取代。隨著LLMs規模增長,能源消耗可能上升,這凸顯了持續研究以確保其可持續性的重要性。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)在醫療保健的應用越來越受到重視,成功實施依賴數位準備度、基礎設施、員工培訓及隱私倫理等因素。文章提到三種實施路徑: 1. **從零開始訓練路徑(TSP)**:使用特定醫療數據訓練LLM,提供高客製化和性能,但需大量資源。 2. **微調路徑(FTP)**:基於預訓練模型進行微調,平衡成本與性能,但可能繼承原始數據的偏見。 3. **即用即走路徑(OBP)**:快速部署但客製化有限,整合現有應用可能有挑戰。 這些路徑的選擇對健康結果有重要影響,需根據實際情況進行調整。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)正在推動醫療人工智慧的變革,提升了臨床支持、診斷和醫學研究的能力。像GPT-4和BERT等技術的進步,得益於計算能力和數據的增長。雖然硬體需求高,但技術持續進步正在克服這些挑戰。LLMs在處理多模態數據方面特別有效,對急救和長照等領域有助益。不過,仍需解決實證可靠性、倫理問題及偏見等挑戰。這篇論文強調開發無偏見的LLMs對個人化醫療的重要性,並倡導公平的資源獲取。總之,LLMs對醫療保健的影響潛力巨大。 PubMed DOI

這篇論文針對醫療領域中安全實施大型語言模型(LLMs)的需求,提供了具體指導方針。雖然LLMs有助於改善醫療功能,但目前缺乏實用建議。作者提出逐步方法,包括保護病人隱私、調整模型以符合醫療需求、微調超參數、設計醫療提示、區分臨床決策支持應用、評估輸出質量及建立模型治理框架。此外,論文介紹了ACUTE助記符,幫助評估LLM回應的準確性、一致性、語義不變性、可追溯性及倫理考量,旨在協助醫療機構安全整合LLMs。 PubMed DOI

將大型語言模型(LLMs)應用於醫療保健有潛力提升病患照護與運營效率,但需謹慎整合,面臨技術、倫理及法規挑戰。 技術上,封閉式LLMs易於部署但可能影響數據隱私;開放式LLMs則可客製化,增強數據控制,但需更多資源與專業知識。倫理上,必須遵循指導方針以保護病患機密性,並確保透明度與責任。法規框架也需建立以保障病患權益。 因此,臨床醫生、研究人員與科技公司之間的合作至關重要,能促進技術穩健且符合倫理的LLMs發展,最終改善病患治療結果。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)在人工智慧領域是一大突破,能改變醫療溝通、研究和決策。它們能快速分享健康資訊,打破語言障礙,但整合進醫療系統時也面臨挑戰,如數據偏見、隱私問題及數位素養差異。儘管如此,LLMs的分析能力可支持基於證據的醫療政策。為了發揮其潛力,需制定倫理指導方針、減少偏見策略,並確保全球醫療資源的公平獲取。妥善解決這些挑戰,LLMs有望改善全球健康結果,促進健康公平。 PubMed DOI

大型語言模型像 ChatGPT 正在改變重症醫學,能自動化病歷、協助決策、個人化溝通,還能整理非結構化資料。不過,目前還有資訊正確性、倫理和醫師AI素養等挑戰。結合傳統機器學習可降低風險,導入時要謹慎並加強醫師訓練,才能提升照護品質。 PubMed DOI