最近的研究工作中，我们课题组开始大规模使用大语言模型作为科研的助力，感觉到技术工具进步的同时，药物流行病学乃至因果推断的范式正在发生巨大的变化。
这些大语言模型（如GPT-4模型）能够处理和分析海量数据，从中快速筛选出潜在的相关变量，大大减少了研究人员在前期数据整理和变量筛选上花费的时间。其次，大语言模型生成的因果推断模型可以更准确地捕捉变量之间的因果关系，因为它们能够从大量的已知因果关系和数据中学习，并将其应用于新的数据集。大语言模型还能够识别并处理复杂的因果结构，帮助研究人员揭示隐藏在数据中的潜在因果关系。这种高效的数据处理和分析能力，为科学研究带来了前所未有的便捷和深度。
高速可复现AI生成代码
这些模型可以根据研究需求快速生成高质量的分析代码，大大提高了工作效率，同时减少了手动编码可能带来的错误。生成的代码通常包含详细的注释和步骤说明，使得其他研究人员能够轻松复现和验证结果。其次，大语言模型生成的代码具有广泛的跨学科应用能力，从数据清洗、预处理，到复杂的统计分析和机器学习模型构建，都能提供全面的支持。这种自动化和跨学科的应用能力，为科研工作带来了极大的便利和准确性。
结构化研究报告产生
通过大语言模型生成初步的研究报告，可以涵盖数据描述、方法、结果和讨论等部分，大大减少了研究人员撰写报告的时间，使他们能够专注于数据分析和结果解释。生成的报告通常遵循标准的学术格式，确保内容的清晰和规范。其次，动态更新功能使得大语言模型能够随着研究数据的更新或分析方法的改进，实时生成新的报告版本，确保研究报告始终反映最新的研究进展。研究人员还可以根据需要，调整报告的重点和内容，生成针对不同受众（如专业同行、资助机构或公众）的报告版本。这种自动化和动态更新的能力，为科研工作带来了前所未有的便捷和准确性。
基于以上三点变化，研究者如何驾驭AI+药物流行病学的浪潮？
首先，比以往任何时候都要重视具体领域研究的规范性。在大语言模型和先进数据分析技术的支持下，研究人员能够更高效地处理和分析海量数据。然而，确保所有研究结果和报告符合标准的学术和监管规范仍然至关重要。这种规范性不仅提升了研究的可靠性和可复现性，还在推动医学和药物安全性监管方面起到了关键作用。
其次，在数据结构与底层框架上适应全新的工作流程与研究模式，特别是多中心数据分享与整合。医学大数据和药物流行病学研究需要跨越多个中心和机构的数据共享与整合，以获得更全面和准确的结果。为此，研究人员需要构建灵活且适应性强的数据结构，以适应不断变化的业务需求和研究目标。这种适应性不仅提高了数据处理和分析的效率，还促进了跨机构和跨学科的合作，推动医学研究和药物监管的进步。
再次，强调结果的传播，尤其是跨领域的传播。在医学大数据和药物流行病学领域，虽然AI能够生成详尽的报告和分析结果，但这些结果的有效传播和应用依然离不开人类的参与。研究人员需要积极参与结果的传播和交流，确保不同领域的专家和从业者能够理解并应用这些成果。这包括在学术界的传播，还应涵盖行业应用和公众教育，以确保研究结果能够真正惠及社会，提高药物安全性和有效性。
最后，也是最重要的，要从过于细致的领域中适当脱离出来，关注目前AI尚不能完全替代人类的领域。这包括对医学大数据和药物流行病学研究结果的深度解读以及跳出寻常框架的分析模式。研究人员应进行“超越性”（transcending）的分析与分享，注重从宏观和创新的视角来审视和解读研究结果。这种思维方式有助于发现新的研究方向和应用场景，推动医学研究和药物监管的长远发展，并确保研究始终保持在人类智慧和创新的引领下。
Disclaimer：这篇公众号的写作使用了ChatGPT支持。
