ChatGPT在药物相互作用预测与解析中的效能评估:一项实证研究
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更新于2024-08-04
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本文主要探讨了大型语言模型ChatGPT在预测和解释常见药物相互作用(Drug-Drug Interactions, DDI)方面的潜力。随着多药物疗法的普及,药物间的相互作用可能导致不良反应或治疗效果减弱,因此理解并预防DDIs对于临床实践至关重要。研究人员通过设计一项实验,选取了40个来源于先前文献的DDI案例,将药品名称输入ChatGPT,首先询问两种药物是否可以同时使用,然后追问可能存在的相互作用原因。
实验分为两个阶段:第一阶段是基于事实查询,测试模型能否提供基本的用药建议;第二阶段是深入解析,评估模型是否能给出明确或模糊的相互作用解释。两位药理学家对ChatGPT的输出进行了评价,将其判断为“正确”、“不正确”,进一步细分为“确定性”和“不确定性”。同时,他们还评估了模型的回答在阅读难度和所需的专业知识水平上,以衡量其对非专业用户的可理解性。
结果显示,ChatGPT在处理某些常见的DDI情况时表现出了一定的准确性和解释能力,特别是在确定性方面。然而,对于复杂的交互作用或罕见的情况,模型的性能可能有所下降,因为这可能超出了其训练数据的覆盖范围。文章强调了虽然ChatGPT作为辅助工具可以提供有价值的信息,但临床决策仍需医生的专业判断,尤其是在处理未包含在模型训练中的新发现或特殊情况时。
此外,研究者还讨论了版权和共享条款,指出该研究是开放获取的,并遵循Creative Commons Attribution License CC-BY 4.0协议,允许广泛使用、分发和复制,只要原始作者和来源得到认可。这项研究为语言模型在医疗领域中的应用提供了初步的洞察,暗示了未来AI技术在医药信息理解和交流中的可能性,但也提示了在实际临床实践中谨慎使用此类工具的必要性。
2023-02-11 上传
2023-03-12 上传
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2023-06-06 上传
死磕代码程序媛
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