Revolutionizing Cardiology With Words: Unveiling the Impact of Large Language Models in Medical Science Writing
Notice bibliographique
Résumé
Large language models (LLMs) are a unique form of machine learning that facilitates inputs of unstructured text/numerical information for meaningful interpretation and prediction. Recently, LLMs have become commercialized, allowing the average person to access these incredibly powerful tools. Early adopters focused on LLM use in performing logical tasks, including-but not limited to-generating titles, identifying key words, summarizing text, initial editing of scientific work, improving statistical protocols, and performing statistical analysis. More recently, LLMs have been expanded to clinical practice and academia to perform higher cognitive and creative tasks. LLMs provide personalized assistance in learning, facilitate the management of electronic medical records, and offer valuable insights into clinical decision making in cardiology. They enhance patient education by explaining intricate medical conditions in lay terms, have a vast library of knowledge to help clinicians expedite administrative tasks, provide useful feedback regarding content of scientific writing, and assist in the peer-review process. Despite their impressive capabilities, LLMs are not without limitations. They are susceptible to generating incorrect or plagiarized content, face challenges in handling tasks without detailed prompts, and lack originality. These limitations underscore the importance of human oversight in using LLMs in medical science and clinical practice. As LLMs continue to evolve, addressing these challenges will be crucial in maximizing their potential benefits while mitigating risks. This review explores the functions, opportunities, and constraints of LLMs, with a focus on their impact on cardiology, illustrating both the transformative power and the boundaries of current technology in medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».