大型语言模型在医学领域不确定性量化的挑战

本研究探讨了大型语言模型（LLM）在医学应用中的不确定性量化问题，重点关注技术创新与哲学意涵。 随着 LLM 在临床决策中日益重要，准确传达其不确定性，对于确保 AI 辅助医疗保健的可靠性、安全性及伦理合规性至关重要。 我们的研究将不确定性视为知识的固有属性，而非单纯的障碍，倡导在 AI 设计中采取动态、反思的方法。 我们结合了先进的概率方法（如贝叶斯推理、深度集成和蒙特卡洛 dropout）与计算预测及语义熵的语言学分析，提出了一个能够区分并管理认知不确定性 (epistemic uncertainties) 与偶然不确定性 (aleatoric uncertainties) 的综合框架。 该框架还整合了：用于规避专有 API 限制的代理建模；用于增强上下文敏感性的多源数据集成；以及通过持续学习和元学习策略实现的动态校准技术。 此外，通过开发不确定性图谱和复合置信度指标嵌入了可解释性，旨在提升用户信任度和临床可解释性。 我们的框架将不确定性指标与真实世界的临床风险因素相结合，从而支持透明、符合伦理责任、并与负责任及反思性 AI 原则相符的决策过程。 从哲学角度而言，我们的方法通过倡导接受可控的模糊性，挑战了对绝对可预测性的传统追求——这一转变鼓励开发不仅技术上稳健，更能反映医学知识固有暂时性的 AI 系统。

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