오타, 속어 여행 AI 의료 평가

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Dennis Thompson Healthday Reporter

2025 년 6 월 26 일 목요일 - 일반적인 인간 타이핑 오류는 건강 기록을 검토하여 건강 관리인을 돕기 위해 설계된 인공 지능 (AI) 프로그램을 시작할 수 있다고 새로운 MIT 연구에 따르면

오타와 여분의 백인 공간은 환자 기록을 올바르게 분석 할 수있는 능력을 방해 할 수 있습니다. href = "https://dl.acm.org/doi/10.1145/3715275.3732121">보고 이번 주 그리스 아테네에서 열린 컴퓨팅 기계 회의 협회에서.

젠더 참조가 누락되거나 속어를 사용하면 AI의 치료 권장 사항을 파울 수 있다고 연구원들은 지적합니다.

이러한 인간의 실수 또는 언어 선택은 AI가 약속을 찾는 대신 환자가 건강 문제를 자체 관리 할 가능성을 높였습니다.

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그들은 또한 여성에 대한 AI의 치료 권장 사항을 변경할 가능성이 더 높아서 의료 서비스를받지 않는 것이 잘못된 비율이 높았습니다.

“이 모델들은 종종 의료 검사 질문에 대해 훈련을 받고 테스트되었지만 임상 사례의 심각성을 평가하는 것과 같은 작업에서 사용되는 것과 비슷합니다. href = "https://scholar.google.com/citations?user=aubfq6aaaaaj&hl=en"> abinitha gourabathina . 그녀는 매사추세츠 케임브리지에있는 MIT 전기 공학 및 컴퓨터 과학과 대학원생입니다.

점점 더 많은 연구 기관은 AI가 인간 의사에게 두 번째 의견을 제공 할 수있는 능력을 탐구하고 있다고 연구원들은 백그라운드에서 말했다. 이 프로그램은 이미 의사들이 임상 노트와 심사 환자 메시지를 작성하는 데 도움이되고 있습니다.

이 연구는 Gourabathina가 환자 노트에서 성단을 교환 한 실험을 실험 한 다음 AI에 공급할 때 시작되었습니다. 그녀는 간단한 서식 오류가 AI 응답에서 의미있는 변화를 일으킨다는 사실에 놀랐습니다.

이 문제를 더욱 탐구하기 위해 연구자들은 성 참조를 교환하거나 제거하거나 추가 공간이나 오타를 환자 메시지에 삽입하거나 화려하거나 불확실한 언어를 추가하여 기록을 변경했습니다.

화려한 언어에는“와우”와 같은 느낌표가 포함될 수 있습니다. 불확실한 언어의 예로는 "종류", "종류의", "가능성"또는 "가정"과 같은 헤지 단어가 포함됩니다.

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환자 노트는 처방약 및 이전 진단과 같은 모든 임상 데이터를 보존 한 동시에 사람들이 어떻게 말하고 말하는지를 더 정확하게 반영하는 언어를 추가했습니다.

“이러한 모델이 훈련되는 의료 데이터 세트는 일반적으로 청소되고 구조화되어 있으며 환자 집단의 현실적인 반영은 아닙니다. "우리는 이러한 텍스트의 매우 현실적인 변화가 다운 스트림 사용 사례에 어떤 영향을 줄 수 있는지 알고 싶었습니다."

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팀은 4 가지 다른 AIS를 지나이 기록을 실행하여 환자가 집에서 증상을 관리하거나 클리닉 방문을 위해 들어 오거나 상태를 더 잘 평가하기 위해 실험실 테스트를 받아야하는지 묻습니다.

AIS가 변경된 또는 "교란 된"데이터를 공급했을 때, 환자가 스스로 치료할 가능성이 7% ~ 9% 더 높았습니다.

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속어 나 드라마틱 한 표현과 같은 다채로운 언어의 사용은 가장 큰 영향을 미쳤다고 연구원들은 말했다.

후속 연구에 따르면 현재 검토중인 후속 연구에 따르면 동일한 변화가 인간 의사의 정확성에 영향을 미치지 않는다고 연구원들은 덧붙였다. 그들은 또한 AI 프로그램이 임상 테스트에서 성별을 유추하는 방법을 연구 할 계획입니다.

연구자들은 회의에서 결과를보고했으며 오늘날 끝났다. 의료 회의에서 발표 된 결과는 동료 검토 저널에 출판 될 때까지 예비로 간주되어야합니다.

소스

  • MIT, 뉴스 릴리스, 2025 년 6 월 23 일, 2025 년 6 월 23 일, ddc-disclaimer "> 거부자 : 개별 요인은 크게 다를 수 있습니다. 항상 개별 의료 결정에 대한 개인화 된 의료 조언을 구하십시오.

    출처 : Healthday

    게시됨 : 2025-06-27 00:00

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