论文速读 · 第37期 | 大模型与医学人工智能

文摘   健康   2024-08-29 16:06   北京  

颠覆性技术如大模型和人工智能正以迅猛的速度改变医疗健康领域。《论文速读》栏目旨在跟踪这些领域的最新进展,整理全球学术期刊中的前沿论文,帮助读者洞悉热门领域的最新趋势和突破。本期我们聚焦于大型语言模型(LLMs)在糖尿病、肥胖、代谢综合征与营养学等方面的研究进展。内容涵盖了相关文献综述、模型可信度评估、不同模型的性能对比分析等方面,全面展示了LLMs在这些医学领域中的潜力与挑战期待与您共同探索大模型和医学人工智能领域的前沿科研成果。


01 

Artificial intelligence for diabetes care: current and future prospects

 

◎ 标题:人工智能在糖尿病护理中的应用:现状与未来展望

◎ 摘要:人工智能(AI)在糖尿病护理中的应用正越来越多地被探索,以个性化糖尿病患者的护理并调整复杂情况下的治疗方案。然而,AI 的快速发展也带来了挑战,如潜在的偏差、道德考量以及确保其部署公平的实施挑战。确保 AI 技术的包容性和道德发展可以赋能医疗服务提供者和糖尿病患者更好地管理这一疾病。在这篇综述中,我们探讨并总结了人工智能在糖尿病护理连续体中的现状和未来前景,从增强筛查和诊断到优化治疗,以及预测和管理并发症。

◎ 作者Prof Bin Sheng, Krithi Pushpanathanet al.
◎ 发表日期2024-08-01
◎ 发表期刊The Lancet Diabetes & Endorinology
◎ 原文链接:https://www.thelancet.com/journals/landia/article/PIIS2213-8587(24)00154-2/abstract


 

02 

Artificial intelligence chatbots for the nutrition management of diabetes and the metabolic syndrome



◎ 标题:用于糖尿病和新陈代谢综合症营养管理的人工智能聊天机器人

◎ 摘要:本研究评估了ChatGPT在2型糖尿病(T2DM)和代谢综合征(MetS)营养管理方面的表现。研究涵盖了饮食管理、营养护理过程(NCP)和菜单规划三个领域,使用63个提示进行测试。两位经验丰富的营养师评估了ChatGPT输出与营养与饮食学会指南的一致性。结果显示,ChatGPT在体重管理建议、能量平衡、人体测量、特定营养关注点和饮食干预等方面存在不足。在NCP中,诊断文档示例不完整,监测和评估步骤有明显缺陷。1500卡路里菜单中部分营养素含量与建议不符。尽管输出的清晰度被评为良好或优秀,但研究表明ChatGPT在提供全面的T2DM和MetS生活方式干预方面仍有局限性。建议使用者在应用ChatGPT时注意这些不足之处。

◎ 作者Farah Naja, Mandy Taktouk, et al.
◎ 发表日期2024-07-26
◎ 发表期刊European Journal of Clinical Nutrition
◎ 原文链接:https://www.nature.com/articles/s41430-024-01476-y

Figure: The domains and corresponding prompts for T2DM, the MetS and its components, namely obesity, hyperglycemia (or prediabetes), HTN, low HDL levels, and hypertriglyceridemia.



03 

The Potential of Generative AI in Personalized Nutrition

 

◎ 标题:个性化营养中生成式人工智能的潜力

◎ 摘要:生成式人工智能(GenAI)的进步承诺提供对福祉的支持。我们对 9 名参与者进行了半结构化访谈,以了解他们对使用 ChatGPT 进行个性化饮食的期望和要求。该研究旨在了解如何利用 ChatGPT 和其他 GenAI 工具来支持个人实现其个性化的饮食目标。我们的发现显示,ChatGPT 经常无法满足参与者的个性化期望,误解了请求,从而引发了伦理关切。我们在医疗保健伦理的四大原则(自主性、无害性、善意和公平性)的背景下,认为这些关切是值得关注的。

◎ 作者Bruna Oewel, Lala Guluzade, et al.

◎ 发表日期2024-03-01

◎ 发表期刊Designing (with) AI for Wellbeing Workshop at CHI 2024

◎ 原文链接https://www.researchgate.net/publication/379332664_The_Potential_of_Generative_AI_in_Personalized_Nutrition

Table:Participant’s demographic information (include 3 authors), alongside their respective prompt questions directed to ChatGPT



04 

Decoding dietary myths: The role of ChatGPT in modern nutrition

 

◎ 标题:破译饮食误区:ChatGPT在现代营养中的作用

◎ 摘要:在今天的世界里,营养是人类健康的基石,错误信息的危害令人担忧。无论源于久远的迷信、误解的科学发现还是商业利益,营养谣言都可能引导人们走向歧途。在数字时代,社交媒体和搜索引擎的主导地位,使得此类误导信息的传播飞速加快。以 ChatGPT 为代表的现代人工智能工具,承诺可以颠覆这些与营养相关的错误观念。ChatGPT 为用户提供即时和科学支持的信息,有助于揭示营养谣言和误解。然而,此类 AI 模型也存在固有局限性和潜在的伦理问题。因此,虽然像 ChatGPT 这样的工具无疑很强大,但它们并非灵丹妙药。总之,人工智能是传播营养知识、破除谣言的关键工具,但其使用必须谨慎和批判性地进行。

◎ 作者Sedat Arslan

◎ 发表日期2024-02-23

◎ 发表期刊Clinical Nutrition ESPEN

◎ 原文链接https://clinicalnutritionespen.com/article/S2405-4577(24)00047-0/abstract


 

05 

Credibility of ChatGPT in the assessment of obesity in type 2 diabetes according to the guidelines 

 

◎ 标题:根据指南评估2型糖尿病肥胖情况时ChatGPT的可信度

◎ 摘要:本研究评估了ChatGPT在2型糖尿病(T2D)肥胖评估和管理方面的可信度。研究团队根据美国糖尿病协会和美国临床内分泌学会指南,向ChatGPT提出了20个关于肥胖评估和治疗的问题。回答被分为四类:与指南兼容、兼容但不足、部分不兼容和不兼容。结果显示,ChatGPT在肥胖评估方面与指南完全兼容,但在治疗部分(包括营养、药物和手术方法)兼容性较低。ChatGPT展示了系统性的回答方法,并建议咨询医疗专业人员获取个性化建议。然而,对于"兼容但不足"的回答,需要额外提示才能提供完整信息。研究结论强调,尽管ChatGPT提供全面易懂的回答,但不应替代医疗专业人员的个性化方法,因为T2D的肥胖评估和管理高度个性化。

◎ 作者Tugba Barlas, Alev Eroglu Altinovaet al

◎ 发表日期2023-11-11

◎ 发表期刊International Journal of Obesity

◎ 原文链接https://www.nature.com/articles/s41366-023-01410-5

 

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健康管理和医药产业研究
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