从“小白”到“专家”：大模型在肿瘤护理中的潜力探索

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摘要 大型语言模型（LLMs）在编码临床知识和满足复杂医学查询方面取得了显著进展，表现出良好的临床推理能力。然而，它们在亚专业或复杂医学环境中的适用性仍然探索不足。在本研究中，我们探讨了AMIE，一个面向对话的研究型诊断人工智能系统，在乳腺肿瘤学护理这一亚专业领域的表现，尽管并未针对这一复杂领域进行特定的微调。为了进行评估，我们策划了一组包含50个合成乳腺癌案例的情景，涵盖了不同的初始治疗与抗治疗病例，并模拟了多学科肿瘤委员会在决策过程中可获取的关键信息（随本文公开发布）。我们开发了一个详细的临床评分标准，以评估管理计划，包括案例摘要的质量、拟议护理计划的安全性，以及对化疗、放疗、手术和激素疗法的建议等方面。为了提高性能，我们为AMIE增强了推理时进行网络搜索检索的能力，以获取 ………………………………