Оценка больших языковых моделей как агентов в клинической практике

Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLM) открыли новые возможности для здравоохранения — от синтеза информации до поддержки принятия клинических решений. Эти LLM способны не только моделировать язык, но и действовать как интеллектуальные «агенты», взаимодействующие с заинтересованными сторонами в рамках открытых диалогов и даже влияющие на принятие клинических решений. Вместо опоры на бенчмарки, оценивающие способность модели обрабатывать клинические данные или отвечать на стандартизированные тестовые вопросы, LLM-агентов можно моделировать в высокоточных симуляциях клинических условий и оценивать по их влиянию на клинические рабочие процессы. Такие оценочные frameworks, которые мы называем «структурированными клиническими экзаменами по искусственному интеллекту» («AI-SCE»), могут опираться на сопоставимые технологии, в которых машины функционируют с различной степенью автономности, например беспилотные автомобили, в динамичных средах с участием множества заинтересованных сторон. Разработка надежных клинических оценок, отражающих реальные условия, будет иметь решающее значение для внедрения LLM-агентов в медицинскую практику.