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大型語言模型在醫療應用潛力大,但也帶來資安風險,像是病患隱私外洩、資料被竄改等。文章強調,開發和部署時一定要落實資安措施,才能保障病患資料安全。 PubMed DOI


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大型語言模型(LLMs)在醫療領域展現出改善診斷和病人照護的潛力,但對抗性攻擊使其脆弱,可能導致嚴重後果。本研究分析了LLMs在三個醫療任務中對兩種對抗性攻擊的易受攻擊性,發現無論是開源還是專有模型,都容易被操控。特定領域任務需更多對抗性數據來微調模型,雖然添加這些數據對整體性能影響不大,但改變了模型權重,顯示出檢測和減輕攻擊的潛力。這強調了在醫療應用中加強LLMs安全措施的必要性。 PubMed DOI

這項研究指出大型語言模型(LLMs)在醫學應用中存在重大脆弱性,只需操控模型權重的1.1%就能注入錯誤的生物醫學資訊,並在輸出中擴散。儘管如此,模型在其他生物醫學任務上的表現仍然不變。研究測試了1,025個錯誤的生物醫學事實,凸顯了LLMs在醫療領域的安全性和信任問題。結果強調了需要採取保護措施、驗證流程及謹慎的存取管理,以確保這些模型在醫療實踐中的安全可靠。 PubMed DOI

隨著醫療保健對先進分析的需求增加,合成健康數據的使用變得愈加重要,尤其是在獲取真實健康數據的挑戰下。大型語言模型(LLMs)的進展為生成合成健康數據提供了新機會,但也帶來潛在風險。本文綜述了合成健康數據生成(SHDG)及LLM的研究,探討生成對抗網絡等機器學習模型的現狀與局限性。SHDG面臨的挑戰包括評估指標、數據效率、健康公平等,雖然LLMs在某些方面顯示潛力,但深入研究其優缺點仍然至關重要。 PubMed DOI

在醫療領域,大型語言模型(LLMs)的使用引發了對虛假醫療資訊擴散的擔憂。最近的研究顯示,即使是極小比例的錯誤資訊進入訓練數據,也可能使模型更易傳播醫療錯誤。受損模型在標準測試中的表現與正常模型相似,顯示出問題的嚴重性。為了解決這個問題,研究人員開發了一種利用生物醫學知識圖譜的篩選策略,成功捕捉91.9%的有害內容,強調了改善數據來源和透明度的重要性,以保障病人安全。 PubMed DOI

電子健康紀錄(EHRs)與大型語言模型(LLMs)結合使用時,隱私挑戰不容忽視。雖然GDPR和HIPAA提供基本保護,但仍需具體策略來降低風險。可採用以下方法: 1. **本地部署LLMs**:在設備上運行,確保健康數據不外洩。 2. **合成數據生成**:創建模擬數據,保護病人隱私。 3. **差分隱私**:在數據中添加噪音,防止推斷個人信息。 4. **去識別化**:移除可識別信息,遵守隱私法規。 透過這些策略,組織能在利用生成式AI的同時,強化病人隱私保護。 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

這項研究探討如何將電子健康紀錄(EHRs)與自然語言處理(NLP)及大型語言模型(LLMs)結合,以改善醫療數據管理和病人照護。研究使用MIMIC III數據集,採用GPT-3.5、GPT-4等模型生成符合HIPAA要求的合成病人紀錄。結果顯示,基於關鍵字的方法在隱私保護上風險較低,且保持良好性能,建議未來可考慮使用虛擬的PHI來提升實用性與隱私保護。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)在醫療領域受到廣泛關注,但實際應用面臨幾個挑戰: 1. **操作脆弱性**:可能出現數據安全和生成錯誤資訊的問題,影響病人照護。 2. **倫理與社會考量**:涉及病人隱私和決策偏見的倫理問題,影響健康公平。 3. **性能與評估困難**:在臨床環境中評估其有效性複雜,傳統指標可能不適用。 4. **法律與監管合規性**:現有法規無法完全應對 LLMs 的特性,需要新的合規框架。 解決這些挑戰對於充分發揮 LLMs 在醫療中的潛力至關重要。 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

大型語言模型在醫療文件撰寫和決策輔助上很有潛力,但因準確性、驗證、偏見和隱私等問題,現階段還不適合完全自動化臨床應用。未來要安全有效導入,需加強研究、訂定明確規範,並維持人工監督。 PubMed DOI