Большие языковые модели в обучении пациентов: обзор области применения в медицине

Введение: Большие языковые модели (LLM) представляют собой сложные алгоритмы, которые анализируют и генерируют огромные объемы текстовых данных, имитируя человеческую коммуникацию. К числу известных LLM относятся GPT-4o компании OpenAI, Claude 3.5 Sonnet компании Anthropic и Gemini компании Google. Целью данного обзора области применения является систематизация современных и потенциальных направлений использования LLM в обучении и вовлечении пациентов. Материалы и методы: В соответствии с контрольным перечнем PRISMA-ScR и методологиями Arksey, O’Malley и Levac был проведен обзор области применения. В июне 2024 года выполнен поиск в базе данных PubMed с использованием ключевых слов и терминов MeSH, связанных с LLM и обучением пациентов. Первичный отбор проводили два автора, а разногласия разрешали путем достижения консенсуса. Для ответа на основной исследовательский вопрос применяли тематический анализ. Результаты: В обзор вошло 201 исследование, преимущественно из США (58,2%). Были выделены шесть тематических направлений: создание образовательных материалов для пациентов, интерпретация медицинской информации, предоставление рекомендаций по образу жизни, поддержка персонализированного применения лекарственных препаратов, подготовка инструкций по периоперационному уходу и оптимизация взаимодействия между врачом и пациентом. Было установлено, что LLM способны предоставлять точные ответы на запросы пациентов, улучшать существующие образовательные материалы и переводить медицинскую информацию на понятный пациентам язык. Однако были отмечены такие проблемы, как читаемость, точность и потенциальная предвзятость. Обсуждение: LLM обладают значительным потенциалом для обучения и вовлечения пациентов благодаря созданию доступных образовательных материалов, интерпретации сложной медицинской информации и улучшению коммуникации между пациентами и медицинскими работниками. Вместе с тем вопросы точности и читаемости контента, генерируемого LLM, а также этические проблемы требуют дальнейших исследований и разработки. В будущих исследованиях следует сосредоточиться на совершенствовании LLM и обеспечении надежности контента с одновременным учетом этических аспектов.