研究显示AI大语言模型在处理医疗编码方面有着明显局限性

这项研究从西奈山医疗系统 12 个月的常规护理中提取了 27000 多个独特的诊断和手术代码，同时排除了可识别的患者数据。通过对每个代码的描述，研究人员促使 OpenAI、Google和 Meta 的模型输出最准确的医疗代码。研究人员将生成的代码与原始代码进行了比较，并分析了错误的模式。

研究人员报告说，所研究的所有大型语言模型，包括 GPT-4、GPT-3.5、Gemini-pro 和 Llama-2-70b 在再现原始医疗代码方面都显示出有限的准确性（低于 50%），这突出表明这些模型在医疗编码的实用性方面存在很大差距。GPT-4 的性能最好，ICD-9-CM（45.9%）、ICD-10-CM（33.9%）和 CPT 代码（49.8%）的精确匹配率最高。

GPT-4 还生成了最高比例的错误代码，但仍然表达了正确的含义。例如，当给出 ICD-9-CM 中"结节性前列腺，无尿路梗阻"的描述时，GPT-4 生成了"结节性前列腺"的代码，展示了其对医学术语相对细微的理解。然而，即使考虑到这些技术上正确的代码，仍然存在大量令人无法接受的错误。

其次是 GPT-3.5 模型，该模型的模糊倾向最大。与准确的代码相比，它错误生成的代码中准确但较为笼统的代码比例最高。在这种情况下，当提供 ICD-9-CM 描述"未指定的麻醉不良反应"时，GPT-3.5 生成的代码为"其他未在别处分类的特定不良反应"。

研究报告的通讯作者、伊坎山西奈医院数据驱动与数字医学（D3M）和医学（消化内科）助理教授、医学博士、理学硕士阿里-索罗什（Ali Soroush）说："我们的研究结果突出表明，在医疗编码等敏感业务领域部署人工智能技术之前，亟需进行严格的评估和改进。虽然人工智能拥有巨大的潜力，但必须谨慎对待并不断开发，以确保其在医疗保健领域的可靠性和有效性。"

研究人员说，这些模型在医疗保健行业的一个潜在应用是根据临床文本自动分配医疗代码，用于报销和研究目的。

"以前的研究表明，较新的大型语言模型在处理数字任务时非常吃力。然而，这些模型从临床文本中分配医疗代码的准确程度尚未在不同的模型中得到深入研究，"共同第一作者、D3M 的生成式人工智能研究项目主任、医学博士 Eyal Klang 说。"因此，我们的目的是评估这些模型能否有效地完成将医疗代码与其相应的官方文本描述相匹配的基本任务。"

研究报告的作者提出，将 LLM 与专家知识相结合可以实现医疗代码提取的自动化，从而有可能提高账单的准确性并降低医疗保健的管理成本。

"这项研究揭示了人工智能在医疗保健领域的现有能力和挑战，强调了在广泛采用之前进行仔细考虑和进一步完善的必要性，"共同第一作者、西奈山伊坎大学医学教授、查尔斯-布朗夫曼个性化医学研究所所长兼 D3M 系统主管艾琳-费什伯格博士（Irene and Dr. Arthur M. Fishberg）医学博士、医学博士吉里什-纳德卡尔尼（Girish Nadkarni）说。

研究人员提醒说，这项研究的人工任务可能并不能完全代表真实世界的情况，在这种情况下，LLM 的表现可能会更糟。

下一步，研究团队计划开发量身定制的 LLM 工具，用于准确提取医疗数据和分配账单代码，以提高医疗运营的质量和效率。

编译来源：ScitechDaily