Health Disparities through Generative AI Models: A Comparison Study Using A Domain Specific large language model

📄 arXiv: 2310.18355v1 📥 PDF

作者: Yohn Jairo Parra Bautista, Vinicious Lima, Carlos Theran, Richard Alo

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-10-23

💡 一句话要点

比较领域特定大语言模型以解决健康差异问题

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

关键词: 健康差异 生成性AI 大语言模型 医疗沟通 种族问题 数据隐私 伦理性

📋 核心要点

  1. 现有方法在医生与患者的互动中存在数据多样性不足、隐私问题及伦理性等挑战。
  2. 论文提出比较领域特定的SciBERT与多用途的BERT模型，分析其在健康差异查询中的表现。
  3. 实验结果显示，SciBERT在处理特定查询时表现不佳，强调了生成性AI在医疗沟通中的潜力与局限。

📝 摘要（中文）

健康差异是不同群体在健康结果和医疗服务获取方面的差异，包括种族和民族少数群体、低收入人群和农村居民。本文探讨了大型语言模型（LLMs）在改善健康沟通和减少健康差异中的潜力，同时指出了在医生与患者互动中使用LLMs面临的挑战，如数据多样性、隐私问题及医疗提供者与技术专家之间的合作。我们比较了领域特定的SciBERT与多用途的BERT模型，发现SciBERT在处理涉及种族的健康差异查询时存在不足。尽管生成性AI可以帮助临床医生与患者进行异步沟通，但必须确保其开发和实施的伦理性与公平性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决健康差异问题，特别是在医生与患者的互动中，现有方法面临数据多样性不足和隐私问题的挑战。

核心思路：通过比较领域特定的SciBERT与多用途的BERT模型，探索如何利用生成性AI改善医疗沟通，尤其是在涉及种族的健康差异查询中。

技术框架：研究采用余弦相似度分析文本查询，比较不同模型在处理健康差异相关查询时的表现，主要模块包括数据收集、模型训练和结果分析。

关键创新：本研究的创新点在于引入领域特定的语言模型SciBERT，并与BERT进行比较，揭示了在特定查询下的性能差异，强调了模型选择对健康沟通的影响。

关键设计：在实验中，使用余弦相似度作为评估指标，关注模型在处理涉及“种族”及“健康差异”查询时的表现，确保数据集的多样性和代表性。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

实验结果显示，SciBERT在处理涉及“种族”的健康差异查询时表现不佳，未能有效区分不同查询的语义。这一发现强调了选择合适的语言模型在医疗沟通中的重要性，为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗健康领域，尤其是在改善医生与患者之间的沟通效率和质量方面。通过生成性AI，临床医生可以更好地回应患者的需求，从而提高医疗服务的公平性和可及性。未来，该研究可能推动AI在医疗领域的更广泛应用，促进健康公平。

📄 摘要（原文）

Health disparities are differences in health outcomes and access to healthcare between different groups, including racial and ethnic minorities, low-income people, and rural residents. An artificial intelligence (AI) program called large language models (LLMs) can understand and generate human language, improving health communication and reducing health disparities. There are many challenges in using LLMs in human-doctor interaction, including the need for diverse and representative data, privacy concerns, and collaboration between healthcare providers and technology experts. We introduce the comparative investigation of domain-specific large language models such as SciBERT with a multi-purpose LLMs BERT. We used cosine similarity to analyze text queries about health disparities in exam rooms when factors such as race are used alone. Using text queries, SciBERT fails when it doesn't differentiate between queries text: "race" alone and "perpetuates health disparities." We believe clinicians can use generative AI to create a draft response when communicating asynchronously with patients. However, careful attention must be paid to ensure they are developed and implemented ethically and equitably.