Safety challenges of AI in medicine in the era of large language models
作者: Xiaoye Wang, Nicole Xi Zhang, Hongyu He, Trang Nguyen, Kun-Hsing Yu, Hao Deng, Cynthia Brandt, Danielle S. Bitterman, Ling Pan, Ching-Yu Cheng, James Zou, Dianbo Liu
分类: cs.CY, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-09-11 (更新: 2025-01-30)
💡 一句话要点
综述LLM时代AI医疗安全挑战，聚焦功能、沟通及固有风险，旨在促进安全AI的医学应用。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 AI医疗安全 医疗风险 信任度 数据安全
📋 核心要点
- 现有AI医疗应用面临安全挑战，尤其是在LLM时代，公众对其安全性的担忧阻碍了AI在医学领域的广泛应用。
- 该综述从功能、沟通和固有风险三个角度，深入探讨了LLM在医疗应用中带来的新型安全挑战，并分析了其对信任的影响。
- 通过强调安全AI的开发，旨在促进AI技术更快速、更可靠地融入日常医疗实践，从而使患者和临床医生都受益。
📝 摘要（中文）
人工智能（AI），特别是大型语言模型（LLM），的最新进展为提高医疗质量和效率带来了巨大的潜力。LLM通过自然语言提供了一种与AI和数据交互的新方式，为医疗从业者、患者和研究人员提供了新的机会。然而，随着AI和LLM变得越来越强大，尤其是在某些医疗任务中实现了超人的表现，公众对其安全性的担忧日益加剧。这些对AI安全性的担忧已经成为AI在医学领域应用的最大障碍。因此，本综述探讨了LLM时代AI应用中出现的新风险。首先，我们从功能和沟通的角度探讨了LLM特有的安全挑战，解决了数据收集、模型训练和实际应用中的问题。然后，我们考虑了所有AI系统共有的固有安全问题，以及LLM引入的额外复杂性。最后，我们讨论了在临床实践和医疗系统运营中使用AI的安全问题如何削弱患者、临床医生和公众之间的信任，以及如何建立对这些系统的信心。通过强调安全AI的开发，我们相信这些技术可以更快、更可靠地融入日常医疗实践，从而使患者和临床医生都受益。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在医疗领域应用时面临的安全挑战问题。现有方法在数据收集、模型训练和实际应用中存在诸多安全隐患，并且这些安全问题会降低患者、临床医生和公众对AI医疗系统的信任度。
核心思路：论文的核心思路是全面分析LLM在医疗应用中可能出现的各种安全风险，包括LLM特有的功能和沟通风险，以及所有AI系统共有的固有风险。通过识别这些风险，为开发更安全的AI医疗系统提供指导。
技术框架：论文采用综述的形式，没有具体的算法或模型。其框架主要包括以下几个部分：1）介绍LLM在医疗领域的应用前景和安全挑战；2）从功能和沟通的角度分析LLM特有的安全风险，例如数据偏差、模型幻觉、错误信息传播等；3）讨论所有AI系统共有的安全问题，例如对抗攻击、隐私泄露等，以及LLM引入的额外复杂性；4）分析安全问题对患者、临床医生和公众信任的影响；5）提出构建安全AI医疗系统的建议。
关键创新：论文的关键创新在于系统性地梳理了LLM在医疗领域应用中面临的各种安全风险，并将其分为LLM特有风险和AI系统共有风险两大类。这种分类方式有助于更清晰地理解问题的本质，并针对性地提出解决方案。
关键设计：论文没有涉及具体的技术细节，而是侧重于对安全风险的识别和分析。关键的设计在于其分析框架，该框架从功能、沟通和固有风险三个维度，全面地评估了LLM在医疗应用中的潜在安全问题。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述全面分析了LLM在医疗领域应用中面临的安全挑战，从功能、沟通和固有风险三个角度进行了深入探讨，并强调了安全问题对患者、临床医生和公众信任的影响。该研究为构建更安全的AI医疗系统提供了重要的理论基础和实践指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于指导AI医疗系统的设计、开发和部署，帮助医疗机构和AI开发者更好地理解和应对LLM在医疗领域应用中可能出现的安全风险，从而提高AI医疗系统的安全性和可靠性，增强患者和医护人员的信任度，最终促进AI技术在医疗领域的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in artificial intelligence (AI), particularly in large language models (LLMs), have unlocked significant potential to enhance the quality and efficiency of medical care. By introducing a novel way to interact with AI and data through natural language, LLMs offer new opportunities for medical practitioners, patients, and researchers. However, as AI and LLMs become more powerful and especially achieve superhuman performance in some medical tasks, public concerns over their safety have intensified. These concerns about AI safety have emerged as the most significant obstacles to the adoption of AI in medicine. In response, this review examines emerging risks in AI utilization during the LLM era. First, we explore LLM-specific safety challenges from functional and communication perspectives, addressing issues across data collection, model training, and real-world application. We then consider inherent safety problems shared by all AI systems, along with additional complications introduced by LLMs. Last, we discussed how safety issues of using AI in clinical practice and healthcare system operation would undermine trust among patient, clinicians and the public, and how to build confidence in these systems. By emphasizing the development of safe AI, we believe these technologies can be more rapidly and reliably integrated into everyday medical practice to benefit both patients and clinicians.