Large-language models have recently demonstrated impressive zero-shot capabilities in a variety of natural language tasks such as summarization, dialogue generation, and question-answering. Despite many promising applications in clinical medicine (e.g. medical record documentation, treatment guideline-lookup), adoption of these models in real-world settings has been largely limited by their tendency to generate factually incorrect and sometimes even toxic statements. In this paper we explore the ability of large-language models to facilitate and streamline medical guidelines and recommendation referencing: by enabling these model to access external point-of-care tools in response to physician queries, we demonstrate significantly improved factual grounding, helpfulness, and safety in a variety of clinical scenarios.


翻译:大型语言模型最近展示了在诸如总结、对话生成和问答等各种自然语言任务中令人印象深刻的零弹能力。尽管临床医学中有许多有希望的应用(例如医疗记录文件、治疗准则-检验),但在现实世界环境中采用这些模型在很大程度上受到限制,因为它们倾向于产生事实错误、有时甚至是有毒的语句。在本文件中,我们探讨了大型语言模型促进和简化医疗指南和建议参考的能力:通过使这些模型能够获取外部护理点工具,以回应医生的询问,我们展示了在各种临床情景中,实际基础、有用性和安全性都大为改善。</s>

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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