人工智能正在迅速改变医疗领域，大型语言模型（LLMs）在临床决策、医学研究和患者护理中发挥着关键作用。然而，它们在医疗系统中的整合引发了关于可靠性、伦理和可信度的担忧。
最近由弗吉尼亚理工大学的Manar Aljohani、Jun Hou、Sindhura Kommu和Xuan Wang撰写的题为《医疗领域大型语言模型可信度的全面调查》的研究提供了一个系统性的综述，探讨了在医疗应用中部署LLMs的信任相关挑战。该研究强调了信任度的关键维度，包括真实性、隐私、鲁棒性、公平性、可解释性和安全性，并介绍了当前的研究进展和未来方向，以应对这些挑战。
确保LLMs提供准确且基于证据的医学信息至关重要，因为不准确的信息可能导致误诊或不当治疗。研究将真实性定义为AI系统生成与验证的医学知识相一致的事实正确信息的能力。LLMs生成的误导性或不正确的响应——即幻觉——在临床环境中构成了重大风险，因为它们可能引入医疗决策中的错误。
为了减少错误信息，研究人员正在开发基准框架，如Med-HALT和Med-HallMark，这些框架用于评估医学幻觉并测量事实准确性。此外，还探索了自我反思循环、从验证数据库中集成知识以及模型无关的后处理策略等技术，以增强医学LLM输出的可靠性。尽管有这些进展，研究指出，幻觉检测和缓解仍然是需要进一步改进的开放性挑战。
在医疗领域使用LLMs涉及敏感的患者数据，因此隐私成为一个重要问题。数据泄露、未经授权的信息保留以及对对抗性攻击的脆弱性都对患者隐私构成重大威胁。研究指出了几种隐私保护技术，如去标识化、差分隐私和联邦学习，旨在最小化暴露敏感医疗信息的风险。
然而，这些方法也有局限性。去标识化技术可能无法完全匿名化患者数据，存在重新识别的风险。联邦学习虽然能够在不共享原始患者记录的情况下跨分散的数据集进行AI训练，但计算量大且尚未广泛采用。此外，对抗性攻击（如推理攻击和成员攻击）继续挑战隐私保护措施的鲁棒性。解决这些问题需要持续研究更有效的适用于医疗应用的隐私保护AI模型。
一个在医疗领域具有鲁棒性的LLM必须在各种临床场景中始终产生可靠、无偏见且无错误的响应。研究强调，LLMs必须能够抵御对抗性攻击，并能够处理嘈杂或模糊的医疗输入。正在开发诸如MedFuzz和对抗性压力测试框架等基准工具，以评估医学AI模型的韧性。
公平性是另一个关键维度，因为训练数据中的偏差可能导致医疗建议的差异，从而不成比例地影响少数群体。研究指出BiasMedQA和EquityMedQA是在医学AI模型中测量和减轻偏差的努力。然而，实现LLMs的真正公平仍然具有挑战性，因为偏差往往源于医疗数据中的系统性差异。研究人员提倡结合多样化的训练数据集、考虑偏差的学习算法和公平性审计，以促进医学中的伦理AI部署。
为了让LLMs在医疗领域得到信任，其决策过程必须透明且可解释。研究强调了对可解释AI（XAI）技术的需求，这些技术使医疗专业人员能够理解LLMs如何生成医疗建议。正在探索知识图谱集成、基于案例的推理和人机协作反馈机制，以增强AI驱动的医疗系统的可解释性。
安全性也是一个关键问题，特别是在防止AI生成有害的医疗指导方面。研究介绍了MedSafetyBench，这是一个旨在测试LLMs是否符合医学伦理和安全标准的基准数据集。此外，研究人员正在开发对抗防御技术，如安全对齐微调和检索增强生成（RAG）模型，这些模型优先考虑经过验证的临床证据。确保LLMs遵守医学最佳实践并且不传播不安全的医疗建议对于其负责任地整合到医疗领域至关重要。
尽管在提高医疗领域LLMs的可信度方面已经取得了显著进展，但仍存在许多挑战。未来的研究应专注于开发内置验证机制的AI系统，提高可解释性，并建立真实、隐私、鲁棒性、公平性和安全性的标准化基准。此外，监管框架必须发展，以确保AI符合医学伦理和数据保护法律，如HIPAA和GDPR。
政策制定者和医疗机构还应投资于医疗专业人员的AI素养计划，使他们具备批判性评估AI生成建议所需的技能。AI研究人员、临床医生、伦理学家和监管机构之间的跨学科合作将是塑造未来医疗领域可信AI的关键。
最终，LLMs在医学中的部署具有巨大潜力，但其成功取决于解决信任相关挑战。通过改进AI模型、改善治理结构和促进透明度，医疗行业可以利用AI的力量，同时确保伦理和可靠的医疗决策。
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