DOI: https://doi.org/10.1038/s41746-025-01476-7
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40050366
تاريخ النشر: 2025-03-06
المؤلف: Fabio Dennstädt وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والتعليم
نظرة عامة
إن دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الرعاية الصحية يقدم فرصًا كبيرة للتقدم، ولكنه يتضمن أيضًا تحديات تقنية وأخلاقية وتنظيمية متنوعة. تسهل نماذج LLM المغلقة من الشركات الخاصة النشر بسهولة أكبر لكنها تثير مخاوف بشأن خصوصية البيانات والاعتماد على البائعين. بالمقابل، توفر نماذج LLM المفتوحة، التي يمكن تشغيلها على الأجهزة المحلية، تخصيصًا معززًا لكنها تتطلب موارد كبيرة وخبرة تقنية. إن اتباع نهج تعاوني يشمل الأطباء والباحثين والشركات أمر ضروري للتنقل عبر هذه التعقيدات وضمان التطبيق الآمن والأخلاقي لنماذج LLM في البيئات السريرية.
تستعد نماذج LLM لتحويل الرعاية الصحية من خلال تحسين المهام السريرية مثل كتابة الرسائل السريرية، وتقديم الدعم في اتخاذ القرار، واستخراج المعلومات من النصوص غير المنظمة، وتسهيل التعليم الطبي. ومع ذلك، فإن تنفيذها مليء بالتحديات، بما في ذلك الحاجة إلى موارد حوسبة عالية الأداء ومعرفة متخصصة لتكييف النماذج. الطبيعة غير المتوقعة للذكاء الاصطناعي التوليدي تطرح مخاطر، مثل توليد معلومات غير دقيقة – تُعرف بـ “هلوسات الذكاء الاصطناعي” – وإمكانية استمرار التحيزات الموجودة في بيانات التدريب. يتطلب معالجة هذه القضايا إطارًا قويًا للمسؤولية والامتثال للمعايير الأخلاقية، مما يبرز أهمية تحديد الوصول والتحكم على نماذج LLM لضمان أمان البيانات واستقرارها.
نقاش
يقارن قسم النقاش في الورقة بين نماذج اللغة الكبيرة المغلقة والمفتوحة (LLMs) في الرعاية الصحية، مع تسليط الضوء على مزاياها وتحدياتها على حد سواء. تقدم نماذج LLM المغلقة، التي توفرها عادةً شركات التكنولوجيا الكبرى، سهولة الوصول من خلال واجهات برمجة التطبيقات وإصدارات مستقرة، مما يجعلها جذابة للمرافق الصحية ذات الموارد المحدودة. ومع ذلك، فإن الاعتماد على هذه الحلول الخارجية يثير مخاوف بشأن خصوصية البيانات والأمان، واحتجاز البائعين، حيث قد يتم نقل بيانات المرضى الحساسة إلى خوادم خارجية، مما يزيد من خطر خروقات البيانات. تعقد طبيعة النماذج المغلقة ذات الصندوق الأسود الامتثال للوائح الرعاية الصحية، مما قد يعرض سلامة بيانات المرضى للخطر.
بالمقابل، تتيح نماذج LLM المفتوحة للمؤسسات الصحية الحفاظ على مزيد من السيطرة على أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها من خلال استضافة النماذج داخل بيئاتها الآمنة. يقلل هذا النهج من المخاطر المرتبطة بخصوصية البيانات ويمكّن من التخصيص ليتناسب بشكل أفضل مع سير العمل السريري. تعزز المجتمع مفتوح المصدر الابتكار والتعاون، مما يعزز الثقة والمساءلة من خلال الشفافية. ومع ذلك، يتطلب تنفيذ نماذج LLM المفتوحة استثمارًا كبيرًا في البنية التحتية والخبرة، مما قد يشكل عائقًا لبعض المؤسسات. تؤكد الورقة على أهمية مشاركة الأطباء في دمج نماذج LLM، داعيةً إلى نهج تعاوني يوازن بين القدرات التقنية والاحتياجات السريرية لضمان الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41746-025-01476-7
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40050366
Publication Date: 2025-03-06
Author(s): Fabio Dennstädt et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Healthcare and Education
Overview
The integration of Large Language Models (LLMs) into healthcare presents significant opportunities for advancement, yet it also entails various technical, ethical, and regulatory challenges. Closed LLMs from private companies facilitate easier deployment but raise concerns about data privacy and reliance on vendors. In contrast, open LLMs, which can be run on local hardware, offer enhanced customization but require substantial resources and technical expertise. A collaborative approach involving clinicians, researchers, and companies is essential to navigate these complexities and ensure the secure and ethical application of LLMs in clinical settings.
LLMs are poised to transform healthcare by enhancing clinical tasks such as writing clinical letters, providing decision support, extracting information from unstructured texts, and facilitating medical education. However, their implementation is fraught with challenges, including the need for high-performance computational resources and specialized knowledge for model adaptation. The unpredictable nature of generative AI poses risks, such as the generation of inaccurate information—termed “AI hallucinations”—and the potential perpetuation of biases present in training data. Addressing these issues requires a robust framework for accountability and compliance with ethical standards, emphasizing the importance of defining access and control over LLMs to ensure data security and stability.
Discussion
The discussion section of the paper contrasts closed and open large language models (LLMs) in healthcare, highlighting their respective advantages and challenges. Closed LLMs, typically provided by major tech companies, offer ease of access through APIs and stable releases, making them appealing for healthcare facilities with limited resources. However, reliance on these external solutions raises concerns regarding data privacy, security, and vendor lock-in, as sensitive patient data may be transmitted to external servers, increasing the risk of data breaches. The black-box nature of closed models complicates compliance with healthcare regulations, potentially jeopardizing patient data integrity.
In contrast, open LLMs allow healthcare institutions to maintain greater control over their AI systems by hosting models within their secure environments. This approach mitigates risks associated with data privacy and enables customization to better fit clinical workflows. The open-source community fosters innovation and collaboration, enhancing trust and accountability through transparency. However, implementing open LLMs requires significant investment in infrastructure and expertise, which may pose a barrier for some institutions. The paper emphasizes the importance of clinician involvement in the integration of LLMs, advocating for a collaborative approach that balances technical capabilities with clinical needs to ensure the responsible use of AI in healthcare.