Leveraging Generative AI for Clinical Evidence Summarization Needs to Ensure Trustworthiness

要約

科学的根拠に基づいた医療は、利用可能な最良の科学的根拠に基づいて医療上の決定と実践を可能にすることで、医療の質を向上させることを約束します。
さまざまな情報源から入手できる医学的証拠が急速に増加しているため、証拠情報の収集、評価、総合が課題となっています。
大規模な言語モデルに代表される生成 AI の最近の進歩は、この困難な作業を容易にする可能性を秘めています。
しかし、責任があり、公正で包括的なモデルを開発することは依然として複雑な作業です。
この観点から、医療証拠の自動要約という文脈での生成 AI の信頼性について説明します。

要約(オリジナル)

Evidence-based medicine promises to improve the quality of healthcare by empowering medical decisions and practices with the best available evidence. The rapid growth of medical evidence, which can be obtained from various sources, poses a challenge in collecting, appraising, and synthesizing the evidential information. Recent advancements in generative AI, exemplified by large language models, hold promise in facilitating the arduous task. However, developing accountable, fair, and inclusive models remains a complicated undertaking. In this perspective, we discuss the trustworthiness of generative AI in the context of automated summarization of medical evidence.

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