Aligning Large Language Models with Healthcare Stakeholders: A Pathway to Trustworthy AI Integration

📄 arXiv: 2505.02848v1 📥 PDF

作者: Kexin Ding, Mu Zhou, Akshay Chaudhari, Shaoting Zhang, Dimitris N. Metaxas

分类: cs.CY, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-02

💡 一句话要点

探索LLM与医疗利益相关者对齐，构建可信赖的AI集成方案

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 医疗保健 人机对齐 利益相关者 可信赖AI

📋 核心要点

  1. 现有LLM在医疗领域的应用面临挑战，模型行为与医疗专业人员的知识、需求和价值观可能存在偏差。
  2. 论文强调医疗利益相关者在LLM生命周期中的关键作用，通过指导和增强LLM性能实现人机对齐。
  3. 通过知识集成、任务理解和人类指导，LLM能够更好地遵循人类价值观，构建可信赖的医疗应用。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的广泛应用引发了人们对医疗利益相关者偏好与模型输出之间对齐的关注。这种对齐是有效、安全和负责任地增强医疗工作流程的关键基础。然而，LLM的不同行为可能并不总是与医疗利益相关者的知识、需求和价值观相符。为了实现人机对齐，医疗利益相关者需要在指导和提升LLM性能方面发挥重要作用。人类专业人员必须参与在医疗保健中采用LLM的整个生命周期，包括训练数据管理、模型训练和推理。本文讨论了医疗利益相关者与LLM之间对齐的方法、工具和应用。我们证明，通过适当增强医疗知识集成、任务理解和人类指导，LLM可以更好地遵循人类价值观。我们对加强人类与LLM之间的对齐以构建可信赖的真实世界医疗应用提出了展望。

🔬 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，其行为与医疗利益相关者（如医生、患者等）的知识、需求和价值观不对齐的问题。现有方法主要痛点在于LLM可能生成不准确、不安全或不符合伦理规范的医疗建议，导致医疗风险和信任危机。

核心思路：论文的核心思路是强调医疗利益相关者在LLM的整个生命周期中的参与，通过人机协作来实现LLM与医疗领域的对齐。具体而言，通过医疗专业人员参与训练数据的选择和标注、模型训练过程的指导以及推理结果的评估和修正，使LLM更好地理解医疗知识、任务需求和人类价值观。

技术框架：论文属于综述性质，并未提出具体的模型架构或算法流程。其核心在于构建一个以人为中心的LLM应用框架，包括以下几个主要阶段：1) 数据准备阶段：医疗专业人员参与数据收集、清洗和标注，确保训练数据的质量和代表性；2) 模型训练阶段：利用医疗知识图谱、医学文献等资源，对LLM进行预训练或微调，增强其医疗知识储备；3) 人工干预阶段：在LLM生成医疗建议后，由医疗专业人员进行审核和修正，确保建议的准确性和安全性；4) 反馈学习阶段：将人工干预的结果反馈给LLM，使其不断学习和改进。

关键创新：论文的创新点在于强调了医疗利益相关者在LLM应用中的核心地位，提出了人机协作的LLM应用范式。与以往主要关注模型本身性能提升的研究不同，该论文更加关注如何将LLM与医疗领域的实际需求相结合，构建可信赖的医疗AI系统。

关键设计：论文并未涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。其关键设计在于构建一个有效的医疗利益相关者参与机制，包括明确各方的职责和权限、建立有效的沟通渠道以及设计合理的激励机制等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文是一篇综述性文章，主要贡献在于提出了LLM与医疗利益相关者对齐的重要性，并探讨了实现对齐的各种方法和工具。虽然没有提供具体的实验数据，但其提出的观点对于构建可信赖的医疗AI系统具有重要的指导意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能诊疗、医学知识问答、辅助决策支持等多个医疗领域。通过实现LLM与医疗利益相关者的有效对齐，可以提高医疗服务的质量和效率，降低医疗风险，增强患者对AI医疗系统的信任度，最终推动医疗行业的智能化转型。

📄 摘要（原文）

The wide exploration of large language models (LLMs) raises the awareness of alignment between healthcare stakeholder preferences and model outputs. This alignment becomes a crucial foundation to empower the healthcare workflow effectively, safely, and responsibly. Yet the varying behaviors of LLMs may not always match with healthcare stakeholders' knowledge, demands, and values. To enable a human-AI alignment, healthcare stakeholders will need to perform essential roles in guiding and enhancing the performance of LLMs. Human professionals must participate in the entire life cycle of adopting LLM in healthcare, including training data curation, model training, and inference. In this review, we discuss the approaches, tools, and applications of alignments between healthcare stakeholders and LLMs. We demonstrate that LLMs can better follow human values by properly enhancing healthcare knowledge integration, task understanding, and human guidance. We provide outlooks on enhancing the alignment between humans and LLMs to build trustworthy real-world healthcare applications.