我們用 AWS 和 Azure 上的生成式 AI(GPT-3.5、Flan T5-XL)來產生病患系統的合成問卷資料,提升測試效率和覆蓋率。過程中遇到技術、溝通和資源挑戰,尤其在資料真實感和測試限制間要取得平衡。建議一開始就共識評估指標、明確設計 persona 和提示詞,並建立彈性測試框架。 PubMed
這篇研究發現,ChatGPT在臨床專業有限時,能協助產生乳癌研究用的合成資料,但資料品質很依賴提示語設計和產生方法。要讓合成資料在醫療研究中可靠,必須重視有效的提示語設計和謹慎的資料合成技術。 PubMed