The challenge of uncertainty quantification of large language models in medicine
作者: Zahra Atf, Seyed Amir Ahmad Safavi-Naini, Peter R. Lewis, Aref Mahjoubfar, Nariman Naderi, Thomas R. Savage, Ali Soroush
分类: cs.AI
发布日期: 2025-04-07
备注: 25 pages, 11 figures
💡 一句话要点
提出一种综合框架，用于量化医学大语言模型的不确定性，提升临床决策的可靠性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 不确定性量化 医学应用 贝叶斯推断 深度集成 蒙特卡洛dropout 临床决策 解释性AI
📋 核心要点
- 现有医学大语言模型在临床决策中面临不确定性量化不足的挑战，影响了其可靠性和安全性。
- 该研究提出一个综合框架，结合概率方法和语言分析，管理认知和偶然不确定性，并嵌入了解释性。
- 通过替代建模、多源数据集成和动态校准等技术，提升了模型在医学应用中的不确定性量化能力。
📝 摘要（中文）
本研究探讨了医学应用中大语言模型(LLM)的不确定性量化问题，强调了技术创新和哲学意义。随着LLM成为临床决策不可或缺的一部分，准确传达不确定性对于确保可靠、安全和符合伦理的AI辅助医疗至关重要。我们的研究将不确定性视为知识的重要组成部分，而非障碍，并提倡一种动态和反思性的AI设计方法。通过整合贝叶斯推断、深度集成和蒙特卡洛dropout等先进概率方法，以及计算预测和语义熵的语言分析，我们提出了一个综合框架，用于管理认知和偶然不确定性。该框架结合了替代建模来解决专有API的局限性，多源数据集成以获得更好的上下文，以及通过持续和元学习进行动态校准。通过不确定性图和置信度指标嵌入了解释性，以支持用户信任和临床可解释性。我们的方法支持透明和符合伦理的决策，符合负责任和反思性AI原则。在哲学上，我们提倡接受可控的模糊性，而不是追求绝对的可预测性，认识到医学知识固有的临时性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决医学领域大语言模型（LLM）在临床决策应用中不确定性量化不足的问题。现有的LLM在医学应用中，由于数据来源的复杂性、模型本身的局限性以及医学知识的不断更新，导致其预测结果存在不确定性。这种不确定性如果不能被准确量化和传达，可能会导致错误的临床决策，影响患者安全。现有方法难以有效区分和处理认知不确定性（由于缺乏知识）和偶然不确定性（由于数据本身的随机性）。
核心思路：论文的核心思路是将不确定性视为医学知识的重要组成部分，并将其纳入AI系统的设计中。通过结合概率方法和语言分析，构建一个能够量化和解释LLM预测结果不确定性的框架。该框架旨在提供更可靠、透明和符合伦理的AI辅助医疗决策支持。核心在于接受医学知识的临时性和不确定性，而非追求绝对的预测准确性。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 不确定性量化模块：利用贝叶斯推断、深度集成和蒙特卡洛dropout等概率方法，量化模型预测结果的不确定性。同时，通过语言分析计算预测和语义熵，进一步评估不确定性。2) 数据增强模块：采用替代建模解决专有API的局限性，并利用多源数据集成提供更丰富的上下文信息。3) 动态校准模块：通过持续学习和元学习，动态调整模型参数，提高不确定性量化的准确性。4) 解释性模块：通过不确定性图和置信度指标，提供模型预测结果的可解释性，增强用户信任。
关键创新：该研究的关键创新在于：1) 提出了一个综合的不确定性量化框架，能够同时处理认知和偶然不确定性。2) 将不确定性量化与解释性相结合，提高了模型预测结果的可信度和可解释性。3) 利用替代建模和多源数据集成，克服了专有API的局限性，并提升了模型的泛化能力。与现有方法相比，该框架更加全面、灵活和可解释。
关键设计：论文中涉及的关键设计细节包括：1) 概率方法的选择和参数设置，例如贝叶斯推断中的先验分布和深度集成中的模型数量。2) 语言分析中预测和语义熵的计算方法。3) 替代模型的训练方法和多源数据的集成策略。4) 持续学习和元学习的具体算法和参数设置。5) 不确定性图和置信度指标的设计和可视化方法。具体的损失函数、网络结构等细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过整合多种不确定性量化方法，并结合替代建模和多源数据，有效提升了医学大语言模型在临床决策中的可靠性。虽然具体的性能数据和对比基线在摘要中未明确给出，但该研究强调了其在提供可解释性和支持透明决策方面的优势，这对于提升用户信任至关重要。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种医学场景，例如辅助诊断、治疗方案推荐、药物研发等。通过量化和解释LLM的不确定性，可以提高临床决策的可靠性和安全性，减少医疗事故的发生。此外，该研究还有助于提升医生对AI系统的信任度，促进AI技术在医疗领域的广泛应用。未来，该研究可以进一步扩展到其他领域，例如金融、法律等，为复杂决策提供更可靠的支持。
📄 摘要（原文）
This study investigates uncertainty quantification in large language models (LLMs) for medical applications, emphasizing both technical innovations and philosophical implications. As LLMs become integral to clinical decision-making, accurately communicating uncertainty is crucial for ensuring reliable, safe, and ethical AI-assisted healthcare. Our research frames uncertainty not as a barrier but as an essential part of knowledge that invites a dynamic and reflective approach to AI design. By integrating advanced probabilistic methods such as Bayesian inference, deep ensembles, and Monte Carlo dropout with linguistic analysis that computes predictive and semantic entropy, we propose a comprehensive framework that manages both epistemic and aleatoric uncertainties. The framework incorporates surrogate modeling to address limitations of proprietary APIs, multi-source data integration for better context, and dynamic calibration via continual and meta-learning. Explainability is embedded through uncertainty maps and confidence metrics to support user trust and clinical interpretability. Our approach supports transparent and ethical decision-making aligned with Responsible and Reflective AI principles. Philosophically, we advocate accepting controlled ambiguity instead of striving for absolute predictability, recognizing the inherent provisionality of medical knowledge.