EyeGPT: Ophthalmic Assistant with Large Language Models
作者: Xiaolan Chen, Ziwei Zhao, Weiyi Zhang, Pusheng Xu, Le Gao, Mingpu Xu, Yue Wu, Yinwen Li, Danli Shi, Mingguang He
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-02-29
备注: 47 pages, 4 figures, 1 table, 2 supplementary figures and 9 supplementary tables
💡 一句话要点
提出EyeGPT以解决眼科医疗咨询中的信息复杂性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 眼科医疗 人工智能 医疗咨询 模型优化 评估框架 患者体验
📋 核心要点
- 现有的大型语言模型在处理复杂的医学信息时，难以达到专家水平，影响了医疗咨询的效果。
- 本文提出EyeGPT，通过角色扮演、微调和检索增强生成等策略，专门针对眼科领域进行优化。
- 实验结果显示，EyeGPT在理解性、可信度和同理心等方面与人类眼科医生相当，提升了患者体验和医生服务效率。
📝 摘要（中文）
人工智能在医疗咨询中受到广泛关注，因其有潜力改善临床工作流程和增强医疗沟通。然而，现有的大型语言模型（LLM）由于缺乏针对医学领域的专业知识，难以胜任专家级的医疗任务。为此，本文提出EyeGPT，一个专门为眼科设计的LLM，采用角色扮演、微调和检索增强生成等三种优化策略。我们还提出了一个全面的评估框架，涵盖多样化的数据集，涉及眼科的不同亚专业、用户和询问意图。通过评估不同EyeGPT变体的表现，我们发现最有效的版本在理解性、可信度和同理心方面与人类眼科医生相当（所有Ps>0.05）。本研究为未来的研究提供了宝贵的见解，促进了不同策略在眼科专用LLM开发中的比较与评估。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有大型语言模型在眼科医疗咨询中对复杂医学信息处理能力不足的问题。现有模型缺乏针对性，无法满足专业医疗需求。
核心思路：EyeGPT通过角色扮演、微调和检索增强生成等三种优化策略，专门针对眼科领域进行设计，以提升模型在医疗咨询中的表现。
技术框架：EyeGPT的整体架构包括数据预处理、模型训练和评估三个主要模块。数据预处理阶段涵盖多样化的眼科数据集，模型训练阶段应用优化策略，评估阶段则使用多种指标进行性能评估。
关键创新：EyeGPT的创新在于其专门针对眼科领域的设计和优化策略，使其在理解性、可信度和同理心等方面与人类专家相当，超越了传统LLM的应用局限。
关键设计：在模型训练中，采用了多种损失函数以平衡不同评估指标，并通过微调技术增强模型的专业性。此外，检索增强生成策略有效提升了模型对特定询问的响应质量。
📊 实验亮点
实验结果表明，EyeGPT在理解性、可信度和同理心方面的表现与人类眼科医生相当，所有评估指标的P值均大于0.05，显示出显著的相似性。这一成果为眼科领域的AI应用提供了有力支持。
🎯 应用场景
EyeGPT的潜在应用场景包括眼科医疗咨询、患者教育和临床决策支持等领域。其能够提升患者在眼科就诊过程中的体验，同时优化眼科医生的服务效率，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Artificial intelligence (AI) has gained significant attention in healthcare consultation due to its potential to improve clinical workflow and enhance medical communication. However, owing to the complex nature of medical information, large language models (LLM) trained with general world knowledge might not possess the capability to tackle medical-related tasks at an expert level. Here, we introduce EyeGPT, a specialized LLM designed specifically for ophthalmology, using three optimization strategies including role-playing, finetuning, and retrieval-augmented generation. In particular, we proposed a comprehensive evaluation framework that encompasses a diverse dataset, covering various subspecialties of ophthalmology, different users, and diverse inquiry intents. Moreover, we considered multiple evaluation metrics, including accuracy, understandability, trustworthiness, empathy, and the proportion of hallucinations. By assessing the performance of different EyeGPT variants, we identify the most effective one, which exhibits comparable levels of understandability, trustworthiness, and empathy to human ophthalmologists (all Ps>0.05). Overall, ur study provides valuable insights for future research, facilitating comprehensive comparisons and evaluations of different strategies for developing specialized LLMs in ophthalmology. The potential benefits include enhancing the patient experience in eye care and optimizing ophthalmologists' services.