Digital Diagnostics: The Potential Of Large Language Models In Recognizing Symptoms Of Common Illnesses

📄 arXiv: 2405.06712v1 📥 PDF

作者: Gaurav Kumar Gupta, Aditi Singh, Sijo Valayakkad Manikandan, Abul Ehtesham

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-05-09

备注: 14 pages, 4 figures

💡 一句话要点

评估大型语言模型在常见疾病症状识别中的潜力，为数字诊断提供新思路

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

关键词: 大型语言模型 数字诊断 医疗健康 症状识别 GPT-4 Gemini GPT-3.5 疾病分诊

📋 核心要点

  1. 现有数字诊断方法在处理复杂症状和提供个性化诊断方面存在不足，需要更高效准确的工具。
  2. 利用大型语言模型（LLMs）理解和分析患者症状，从而辅助医生进行更准确的疾病诊断和分诊。
  3. 实验结果表明，GPT-4在诊断准确性方面表现突出，Gemini在疾病分诊方面具有潜力，GPT-3.5也具备一定的诊断能力。

📝 摘要（中文）

本研究评估了GPT-4、Gemini和GPT-3.5等大型语言模型（LLMs）在医学和医疗保健领域，特别是在数字诊断方面的潜力。通过解释用户症状并确定与常见疾病相符的诊断，评估了每个模型的诊断能力，展示了这些模型如何显著提高诊断准确性和效率。基于医学数据库中的症状，GPT-4通过一系列诊断提示表现出更高的诊断准确性，这得益于其对医学数据的深入和完整训练。同时，Gemini在高风险诊断中表现出高精度，证明了其作为疾病分诊关键工具的潜力。GPT-3.5虽然稍逊一筹，但也是一个不错的医疗诊断工具。本研究强调了更谨慎地研究LLMs在医疗保健和临床实践中的必要性，确保任何利用LLMs的系统都能促进患者隐私，并遵守HIPAA等健康信息隐私法，以及影响复杂医疗环境中不同个体的社会后果。这项研究标志着未来更大努力的开始，旨在研究将伦理问题分配给LLMs从人类偏见中学习的任务，从而发现在复杂医疗环境中应用AI的新方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何利用大型语言模型（LLMs）辅助诊断常见疾病的问题。现有方法在处理复杂、模糊的症状描述时，诊断准确率较低，且缺乏个性化和高效性。传统医疗诊断依赖医生经验，效率受限，且易受主观因素影响。

核心思路：论文的核心思路是利用LLMs强大的自然语言理解和生成能力，将患者的症状描述转化为机器可理解的输入，通过模型推理，输出可能的诊断结果。这种方法旨在提高诊断效率和准确性，并为医生提供辅助决策支持。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 从医学数据库中提取常见疾病的症状信息；2) 构建基于症状的诊断提示（prompts）；3) 将这些prompts输入到不同的LLMs（GPT-4, Gemini, GPT-3.5）中；4) 分析LLMs的输出结果，评估其诊断准确性和效率。

关键创新：该研究的关键创新在于探索了LLMs在数字诊断领域的应用潜力，并验证了其可行性。与传统诊断方法相比，LLMs能够处理大量的医学知识，并根据患者的症状进行快速推理，从而提高诊断效率和准确性。此外，该研究还比较了不同LLMs在诊断性能上的差异，为选择合适的模型提供了参考。

关键设计：研究中，诊断提示的设计至关重要，需要准确描述患者的症状，并引导LLMs进行正确的推理。此外，评估LLMs的诊断准确性需要建立合理的评价指标，例如准确率、召回率等。研究中还需考虑患者隐私保护问题，确保LLMs的使用符合相关的法律法规。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4在诊断准确性方面表现最佳，这归功于其在大量医学数据上的训练。Gemini在高风险疾病的分诊方面表现出潜力，能够快速识别需要紧急处理的病例。GPT-3.5虽然准确性稍逊，但仍可作为辅助诊断工具使用。这些结果验证了LLMs在数字诊断领域的应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能医疗助手、远程医疗诊断、疾病风险评估等领域。通过集成LLMs，可以构建更智能、高效的医疗诊断系统，为患者提供更便捷、个性化的医疗服务。未来，结合多模态数据（如影像、基因组信息），LLMs有望实现更精准的诊断和治疗方案。

📄 摘要（原文）

The recent swift development of LLMs like GPT-4, Gemini, and GPT-3.5 offers a transformative opportunity in medicine and healthcare, especially in digital diagnostics. This study evaluates each model diagnostic abilities by interpreting a user symptoms and determining diagnoses that fit well with common illnesses, and it demonstrates how each of these models could significantly increase diagnostic accuracy and efficiency. Through a series of diagnostic prompts based on symptoms from medical databases, GPT-4 demonstrates higher diagnostic accuracy from its deep and complete history of training on medical data. Meanwhile, Gemini performs with high precision as a critical tool in disease triage, demonstrating its potential to be a reliable model when physicians are trying to make high-risk diagnoses. GPT-3.5, though slightly less advanced, is a good tool for medical diagnostics. This study highlights the need to study LLMs for healthcare and clinical practices with more care and attention, ensuring that any system utilizing LLMs promotes patient privacy and complies with health information privacy laws such as HIPAA compliance, as well as the social consequences that affect the varied individuals in complex healthcare contexts. This study marks the start of a larger future effort to study the various ways in which assigning ethical concerns to LLMs task of learning from human biases could unearth new ways to apply AI in complex medical settings.