SemioLLM：评估大型语言模型在癫痫研究中进行符号学分析的能力

大型语言模型已展现出编码一般医学知识的能力，在标准医学问答数据集中取得了可喜的成果。然而，要将其应用于临床实践，还需要在特定领域的任务中进行评估，而目前相关基准测试还很缺乏。本研究 (semioLLM) 旨在评估当前最先进的 LLMs（GPT-3.5、GPT-4、Mixtral8x7B 和 Qwen-72chat）利用自身知识和推理能力进行癫痫诊断的效果。具体而言，我们使用一个包含 1269 个条目的临床标注数据库，获得了将癫痫发作的非结构化文本描述与致痫脑区相关联的可能性估计。我们还将 LLMs 的性能、置信度、推理能力和引用能力与临床评估结果进行了比较。 研究发现，在经过提示工程的优化后，模型的分类性能显著提升，部分模型甚至达到了接近临床医生的水平，显示出 LLMs 能够有效利用患者病史中的非结构化文本信息辅助诊断。然而，分析也揭示了一些问题，例如部分模型表现不佳却过于自信，以及出现引用错误和“幻觉”等现象。 总之，本研究首次对当前最先进的 LLMs 在癫痫领域的应用进行了全面评估，并强调了其在利用患者病史信息辅助诊断方面的潜力。

1. 论文研究目标

论文《SemioLLM: Assessing Large Language Models for Semiological Analysis in Epilepsy Research》的主要研究目标是评估当前最先进的大型语言模型（LLMs）在癫痫研究中的符号学分析能力。具体来说，作者希望通过测试LLMs能否利用其内部知识和推理能力，从非结构化文本描述中推断出癫痫发作的起始区域（SOZ），从而提高癫痫诊断的准确性。

解决的实际问题

癫痫是一种影响全球约7000万人的慢性神经系统疾病，其中约三分之二的患者患有局灶性癫痫，其症状与大脑中特定的癫痫发作起始区域（SOZ）密切相关。对于药物难治性癫痫患者，手术切除SOZ是唯一可能治愈的疗法。因此，准确、自信地估计SOZ对于制定手术方案至关重要。然而，传统方法依赖医生的主观判断和经验，缺乏客观、标准化的评估手段。

是否是新问题

该问题并非全新，但使用大型语言模型进行癫痫诊断的符号学分析是一个相对较新的尝试。尽管LLMs在医学问答数据集上已表现出编码一般医学知识的能力，但在特定临床领域（如癫痫）的系统评估尚显不足。

对产业发展的重要意义

随着AI技术在医疗领域的广泛应用，利用LLMs提高诊断效率和准确性成为重要研究方向。该研究的成功实施不仅能为癫痫患者提供更精准的治疗方案，还能推动AI技术在其他复杂疾病诊断中的应用，促进医疗信息化和智能化的发展。

2. 论文思路与方法

论文提出了使用四种最先进的LLMs（GPT-3.5、GPT-4、Mixtral 8x7B、Qwen-72chat）对癫痫患者的非结构化症状描述进行分析，以预测可能的SOZ。关键步骤包括：

• 数据预处理：使用Semio2Brain数据库，该数据库包含4643名患者的癫痫发作描述，并将其映射到七个主要脑区。
• 任务定义：将LLMs的任务定义为给定一个症状描述，预测每个脑区作为SOZ的可能性。
• 提示策略：设计了五种提示策略（零样本、少样本、思维链、少样本思维链、自洽性），以探索不同提示方式对模型性能的影响。

解决方案的关键

解决方案的关键在于通过精细设计的提示策略引导LLMs利用其内部知识和推理能力进行准确的SOZ预测。同时，通过评估模型的正确性、置信度、推理能力和引文能力，全面评估其在癫痫诊断中的潜在应用价值。

特点与优势

与之前的方法相比，该研究的特点与优势在于：

• 系统性评估：首次对多种LLMs在癫痫领域的符号学分析能力进行了系统性评估。
• 精细提示策略：设计了多种提示策略，显著提高了模型性能，尤其是思维链和自洽性提示策略。
• 临床验证：不仅与临床医生的判断进行了对比，还使用了标注数据集作为真值进行验证，增强了结果的可信度。

3. 实验设计

论文通过以下实验验证所提出方法的有效性：

• 正确性评估：使用多类评估指标（精确率、召回率、F1分数）来评估模型预测的SOZ与实际SOZ的一致性。
• 置信度评估：使用香农熵来近似模型的置信度，分析模型在不同提示策略下的置信水平。
• 临床评估：邀请临床医生对模型生成的推理和引文进行正确性、完整性和准确性评估。

实验数据与结果

• 正确性评估结果：如表1所示，所有模型在零样本提示下性能较低，但通过更复杂的提示策略（如少样本思维链和自洽性），性能显著提升。GPT-4在自洽性提示下取得了最高的F1分数（53.78%），接近临床医生的评估结果（49.07%）。
• 置信度评估结果：如图3所示，随着提示策略的复杂化，模型的置信度逐渐增加。然而，一些模型（如GPT-3.5和Qwen-72B）表现出高置信度但低正确性的现象。
• 临床评估结果：GPT-4在引文准确性（83.33%）和推理正确性（55.17%）方面表现优异，而Mixtral 8x7B则表现出引文错误和推理不完整的倾向。

支持科学假设

实验数据和结果很好地支持了论文的科学假设，即通过精细设计的提示策略，LLMs能够利用其内部知识和推理能力进行准确的SOZ预测，并在某些情况下接近临床医生的判断水平。

4. 论文贡献

• 系统性评估：首次对多种LLMs在癫痫领域的符号学分析能力进行了全面评估。
• 提示策略优化：展示了不同提示策略对模型性能的影响，为未来的LLMs应用提供了宝贵经验。
• 临床验证：通过临床医生的评估，验证了LLMs在癫痫诊断中的潜在应用价值。

对业界的影响

• 推动AI医疗发展：促进LLMs在医疗诊断中的应用，提高诊断效率和准确性。
• 标准化评估方法：为其他临床领域的LLMs评估提供了可借鉴的方法和标准。

潜在应用场景与商业机会

• 辅助诊断工具：开发基于LLMs的癫痫诊断辅助系统，为医生提供客观、标准化的评估手段。
• 个性化治疗方案：结合患者病史和LLMs预测结果，制定个性化的癫痫治疗方案。
• 健康教育平台：利用LLMs提供癫痫相关知识普及和健康教育服务。

工程师应关注的方面

• 数据预处理与标注：高质量的数据预处理和标注是提高模型性能的关键。
• 提示策略设计：研究不同提示策略对模型性能的影响，优化提示设计以提高模型性能。
• 临床验证与反馈：与临床医生紧密合作，通过临床验证和反馈不断优化模型。

5. 值得探索的问题与挑战

• 多模态融合：结合影像学、脑电图等多模态数据，提高SOZ预测的准确性。
• 解释性增强：提高LLMs的解释性，使医生能够理解模型的推理过程，增强信任度。
• 鲁棒性测试：在更复杂、噪声更大的临床环境中测试模型性能，提高鲁棒性。

新的技术与投资机会

• 多模态AI平台：开发集成多模态数据的AI平台，为复杂疾病诊断提供全面支持。
• 医疗AI解决方案提供商：专注于医疗领域的AI解决方案开发，为医疗机构提供定制化服务。
• AI医疗监管技术：随着AI在医疗领域的广泛应用，监管技术也将成为新的投资热点。

6. 不足与缺失

• 数据集局限性：Semio2Brain数据集虽然包含大量标注数据，但可能存在一定的偏差和局限性，影响模型泛化能力。
• 临床评估局限性：临床评估仅涉及少量样本和单一医生，可能存在主观性和偏差。
• 伦理与隐私问题：论文未深入探讨LLMs在医疗应用中的伦理与隐私问题，如患者隐私保护、算法偏见等。

需要进一步验证和存疑的

• 模型可解释性：尽管论文展示了模型的高性能，但其推理过程的可解释性仍需进一步验证，以确保医生能够理解并信任模型预测。
• 长期效果评估：需要长期跟踪使用LLMs辅助诊断的患者的治疗效果，以评估模型在实际应用中的长期价值。

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CLIMB：大型语言模型临床偏差评测基准

随着大型语言模型（LLM）越来越多地应用于临床决策，其潜在的偏见问题对医疗公平性构成了重大威胁。然而，目前缺乏系统评估 LLMs 临床偏差的基准测试方法。虽然在下游任务中，可以通过指示模型回答“我不确定……”等方式来规避 LLMs 的某些偏见，但模型内部隐藏的偏见问题仍需深入研究。 为此，我们开发了 CLIMB（大型语言模型中的临床偏差基准测试），这是一个开创性的综合性基准测试平台，旨在全面评估 LLMs 在临床决策任务中的内在（LLM 内部）和外在（下游任务）偏差。值得注意的是，我们针对内在偏差提出了一种名为 AssocMAD 的全新指标，用于评估 LLMs 在不同人群中的差异性。此外，我们还利用反事实干预方法评估了临床诊断预测任务中的外在偏差。 对比了主流 LLMs 以及针对医疗领域进行过优化的 LLMs（特别是 Mistral 和 LLaMA 系列）后，我们发现，这些模型普遍存在内在和外在偏差。本研究强调了减轻 LLMs 临床偏差的必要性，并为未来评估 LLMs 临床偏差设定了新的标准。

一、论文的研究目标与实际问题

研究目标

论文的研究目标是系统性地评估大型语言模型（LLMs）在临床决策任务中的内在（intrinsic）和外在（extrinsic）偏见。具体来说，通过构建CLIMB基准测试框架，旨在揭示LLMs在临床应用中的潜在偏见，并推动对该问题的深入研究和偏见缓解技术的开发。

实际问题

论文想要解决的实际问题是LLMs在临床决策任务中可能表现出的偏见。这种偏见不仅可能影响诊断的准确性，还可能加剧医疗服务中的不平等，如不同种族、性别或保险类型的患者可能得到不同的诊断建议。

是否是新问题

这是一个相对较新的问题。虽然LLMs的偏见问题在多个领域已经受到关注，但在临床决策这一高度敏感和重要的应用领域中，系统性和综合性的偏见评估仍然缺乏。

对产业发展的重要意义

评估并缓解LLMs在临床决策中的偏见，对于提高医疗服务的公平性、准确性和效率具有重要意义。这不仅有助于保护患者的权益，还能增强公众对AI医疗技术的信任，推动AI在医疗领域的广泛应用和商业化进程。

二、论文提出的新思路、方法或模型

新思路

论文提出了一个全新的基准测试框架CLIMB，用于同时评估LLMs在临床决策任务中的内在和外在偏见。内在偏见指的是模型内部表示中的无意识关联，而外在偏见则是指模型在特定下游任务中的表现差异。

新方法

1. 内在偏见评估：
   • 隐式关联测试（IAT）的适应：将隐式关联测试（Implicit Association Test, IAT）的概念应用于诊断任务，通过计算模型对诊断与人口统计特征之间关联强度的差异来评估内在偏见。
   • AssocMAD指标：提出了一种新的度量指标AssocMAD（Association-disparity Metric），用于量化多个人口统计组之间的关联差异。
2. 外在偏见评估：
   • 反事实干预：通过替换临床记录中的人口统计信息（如性别、种族、保险类型），评估模型在诊断预测任务中的性能变化，以反映外在偏见。

关键及优势

• 系统性：CLIMB首次系统性地同时评估了LLMs在临床决策任务中的内在和外在偏见。
• 新颖性：提出了AssocMAD指标，能够更全面地量化多个人口统计组之间的关联差异。
• 实用性：实验设计基于真实临床数据集，使得评估结果更贴近实际应用场景，具有较高的参考价值。

三、实验设计与验证

实验设计

1. 数据集：
   • 使用ICD-10-CM（国际疾病分类第十版临床修订版）代码来标识诊断。
   • 从MIMIC-IV数据库中诱导的临床案例构建评估数据集，包含大量的诊断选项和真实的临床情境。
2. 评估任务：
   • 内在偏见评估：通过计算模型对诊断与人口统计特征（性别、种族）之间关联强度的差异来评估。
   • 外在偏见评估：通过替换临床记录中的人口统计信息，评估模型在诊断预测任务中的性能变化（使用召回率作为性能指标）。

实验数据与结果

• 内在偏见评估结果：
  • 所有模型在性别中立诊断中均表现出显著的关联差异（AssocMAD值非零），表明存在内在偏见。
  • 较大或较新的模型（如LLaMA2Chat 13B）并不一定比小型模型表现更好，甚至可能引入更多偏见。
  • 医学适应性模型（如BioMistral DARE 7B）在某些情况下甚至比基础模型表现出更高的偏见。
• 外在偏见评估结果：
  • 在替换性别信息时，几乎所有模型的诊断性能均有所下降，表明存在性别偏见。
  • 医学适应性模型对人口统计信息的变化更为敏感，可能更容易受到偏见的影响。

实验支持科学假设

论文中的实验数据及结果有效地支持了需要验证的科学假设，即LLMs在临床决策任务中确实存在内在和外在偏见，且这些偏见可能对诊断结果的公平性和准确性产生负面影响。

四、论文贡献及业界影响

论文贡献

1. 提出CLIMB基准测试框架：为系统性评估LLMs在临床决策任务中的偏见提供了工具和方法。
2. 引入AssocMAD指标：能够更全面地量化多个人口统计组之间的关联差异，为偏见评估提供了新的度量标准。
3. 揭示偏见现象：通过实验揭示了LLMs在临床决策任务中的普遍偏见行为，特别是医学适应性模型也可能引入新的偏见问题。

业界影响

1. 推动偏见缓解技术的发展：CLIMB基准测试框架和实验结果将为偏见缓解技术的开发提供重要参考和评估标准。
2. 提高医疗AI技术的公平性：通过揭示和缓解LLMs在临床决策中的偏见，有助于提高医疗AI技术的公平性和可信度。
3. 促进AI医疗技术的商业化进程：公平、准确和高效的AI医疗技术将更受市场欢迎，从而推动其商业化进程。

潜在应用场景与商业机会

1. 临床决策支持系统：结合CLIMB评估结果，开发更加公平和准确的临床决策支持系统，提高医疗服务质量。
2. 个性化医疗：通过分析和缓解模型偏见，推动个性化医疗技术的发展，为患者提供更加精准的治疗方案。
3. AI医疗监管：CLIMB基准测试框架可作为AI医疗技术的监管工具之一，帮助政府和监管机构评估和监督AI医疗技术的公平性和安全性。

五、未来研究方向与挑战

未来研究方向

1. 拓展评估任务：将CLIMB框架应用于其他临床任务（如治疗方案推荐、药物副作用预测等），以全面评估LLMs在临床应用中的偏见问题。
2. 探索更多偏见属性：除了性别、种族和保险类型外，还可以探索年龄、婚姻状况等其他可能导致临床偏见的属性。
3. 开发高级偏见缓解技术：基于CLIMB评估结果，开发更加有效的高级偏见缓解技术，如基于对抗性训练或因果推理的方法。

挑战

1. 数据稀缺性：高质量的无偏见临床数据集稀缺，限制了偏见评估的深度和广度。
2. 偏见定义的多样性：不同领域和背景下偏见的定义可能不同，如何统一和标准化偏见评估方法是一个挑战。
3. 技术复杂性：高级偏见缓解技术往往涉及复杂的算法和模型结构，其开发和应用难度较高。

六、论文的不足与存疑

不足

1. 数据集局限性：虽然使用了真实临床数据集MIMIC-IV，但该数据集本身可能包含一定的偏见因素，可能影响评估结果的准确性。
2. 偏见属性的有限性：论文中只探索了性别、种族和保险类型三个偏见属性，未考虑其他可能影响临床决策的偏见属性。
3. 实验规模的局限性：由于计算资源和时间的限制，论文中的实验可能未能涵盖所有主流的LLMs和临床任务。

存疑

1. AssocMAD指标的普适性：虽然AssocMAD指标能够量化多个人口统计组之间的关联差异，但其普适性和有效性仍需在更多场景下进行验证。
2. 反事实干预的有效性：反事实干预作为一种评估外在偏见的方法，其有效性和可靠性仍需进一步探讨和验证。

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