سلامت
@YounisJoseph
یه دکتر به اسم جوزف یونیس نتایج یه تحقیق تر و تمیز رو رو کرده که نشون میده وقتی خود مریض بهجای پزشک با هوش مصنوعی درباره علائمش حرف میزنه، دقت تشخیص این چتباتها ۶۰ درصد و درستی تصمیمات درمانیشون ۱۲ درصد افت میکنه

یه دکتر به اسم جوزف یونیس نتایج یه تحقیق تر و تمیز رو رو کرده که نشون میده وقتی خود مریض بهجای پزشک با هوش مصنوعی درباره علائمش حرف میزنه، دقت تشخیص این چتباتها ۶۰ درصد و درستی تصمیمات درمانیشون ۱۲ درصد افت میکنه. ماجرا از این قراره که این مدلها بدجوری دهنبین و زودباورن؛ یعنی وقتی طرف سواد پزشکی نداره و بیماریش رو ناشیانه توصیف میکنه، هوش مصنوعی هم سریع گول میخوره و تشخیص کجوکوله تحویل میده. خلاصه که متخصصها سفتوسخت هشدار دادن اصلاً عاقلانه و ایمن نیست مردم واسه نسخه و درمان به این ابزارها تکیه کنن، چون هوش مصنوعی هنوز عاجزه از اینکه خطاهای خودش رو بفهمه.
منبع
Joseph Younis, MD@YounisJoseph
This is a well-designed randomized control study that asks the question: Does an LLM's ability to diagnose and manage the same medical scenarios degrade when a patient is the communicator versus a physician.
The result: 60% drop in diagnostic accuracy, 12% drop in appropriate management decisions
The answer essentially confirms the following suspicions:
1. LLMs are suggestible, naive, and sycophantic
2. Medical literacy drives output; less literacy, less accurate LLM outputs
3. Prompting still confounds frontier models' medical accuracy
It is not safe to have people trust LLM medical advice when they're incapable of detecting their own bias and inaccuracies.
۱ شهریور ۱۴۰۵مشاهده در X



نظرها
هنوز نظری نیست.
بخش نظرها فعلاً در دسترس نیست.