대규모 언어 모델이 임상 예측을 변화시킬 것인가?

배경: 대규모 언어 모델(LLM)은 의료 분야에서 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. 대규모 데이터셋을 효과적으로 요약하고, 질문에 정확하게 답하며, 종합된 텍스트를 생성하는 능력이 널리 인식되고 있습니다. 이러한 능력은 이미 의료 분야에서 응용되고 있습니다. 본론: 이 논평은 임상 예측 맥락에서 LLM 사용에 대해 논의하며 잠재적인 이점과 기존의 도전을 강조합니다. 이러한 초기 단계에서는 방법론을 확장하는 것, 특히 검증, 공정성 및 편향 평가, 생존 분석 및 규제 개발에 중점을 두어야 합니다. 결론: 완전한 임상 예측 워크플로우 통합을 위해 추가적인 작업과 도메인 특정 고려가 필요하다는 결론을 내립니다.