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这份名为《基于生成式大语言模型的医疗保健和社会照护应用工具：动态图和评论性综述（方案）》的文献，是英国伦敦大学学院政策与实践证据信息（EPPI）中心和约克大学评论与传播中心的研究人员合作撰写的研究方案。该方案旨在为英国卫生和社会保障部的政策制定提供信息支持。该项研究由英国国家卫生研究所政策研究项目提供资助。

 

随着生成式大语言模型（LLMs）在医疗保健领域的应用日益增多，其在处理敏感数据、提供医疗建议、辅助诊断等方面的潜力引起了广泛关注。然而，这些模型在实际应用中也面临着隐私保护、数据偏见和伦理问题等挑战。

 

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本研究的主要目标是为政策制定者和其他利益相关方提供必要的知识和技能，以便他们能够对大语言模型在特定的医疗保健和社会照护应用中的效用、可靠性和潜在风险做出明智的判断。

 

方案的核心目标是评估生成式大语言模型在医疗保健和社会照护领域的应用。鉴于该领域发展迅速且证据分散，研究团队决定采用“动态图和评论性综述”的双重策略。

 

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一、动态证据和差距图：这部分工作旨在持续监测大语言模型在医疗保健和社会照护应用方面的研究进展，并创建一个动态更新的证据图。该图不仅会记录已发表的研究成果，还会标注研究领域的差距，从而为未来的研究方向提供指引。该图将涵盖两类文献：

 

1、实证研究：评估大语言模型在特定医疗保健和社会照护应用中的性能（益处、不良影响和差异影响）的经验性研究，包括初级研究、系统综述、其他研究综述或建模研究。

 

2、评论性文章：基于多项实证研究，对大语言模型在医疗保健和社会照护应用中的使用进行讨论的评论性文章，包括社论、观点文章等。

 

该图的构建将采用EPPI评论器软件，该软件具有自动化和可视化功能，能够有效管理和呈现大量数据。研究团队将采用迭代式方法，逐步完善图的细节和分类，并定期更新和发布。值得注意的是，该图并非旨在涵盖所有符合条件的文献，而是力求提供一个具有代表性的研究概览。

 

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二、评论性综述：这部分工作将对选定的文献进行深入分析，以批判性地评估大语言模型在医疗保健和社会照护应用中的有效性、可靠性和潜在风险。与系统综述不同，批判性综述更注重对少量研究进行详细的分析，而非追求对所有相关研究的全面涵盖。这种方法能够更深入地理解大语言模型应用的复杂性。具体目标包括：

 

1、描述大语言模型的工作机制及其在医疗保健和社会照护中的应用范围：这部分将解释大语言模型如何运作，以及其在不同医疗保健和社会照护场景中的应用方式。

 

2、评估大语言模型在特定任务中的性能：批判性地评估关于大语言模型性能的主张，包括其益处和不良影响，并对证据的有效性进行评估。

 

3、识别和突出大语言模型输出中的偏差和不公平性：这部分将关注大语言模型输出中可能存在的偏差，以及这些偏差对不同人群的影响，特别是弱势群体。

 

4、识别和突出利益冲突：研究将识别并报告在大语言模型应用领域中可能存在的财务或其它利益冲突。

 

5、总结政策和实践的意义：根据证据，总结大语言模型在医疗保健和社会照护中的应用现状，并为政策制定和实践提供建议。

 

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方案中还特别强调了伦理问题，包括研究本身的伦理考量以及大语言模型在该领域应用中可能产生的伦理风险，例如数据隐私、算法偏差和误用等。方案中还规划了利益相关方参与机制，以确保研究结果能够有效地为政策制定提供支持。

 

总之，该研究方案旨在通过构建动态证据图和进行批判性综述，对生成式大语言模型在医疗保健和社会照护领域的应用进行全面而深入的评估。这将有助于政策制定者和从业者更好地理解这项技术的潜力和风险，从而做出更明智的决策，确保大语言模型在该领域的应用安全、有效且公平。该方案的迭代更新机制也体现了对该快速发展领域的灵活性与适应性。研究团队的跨机构合作也保证了研究的专业性和客观性。最终成果将为大语言模型在医疗保健和社会照护领域的应用提供重要的参考依据，并促进该领域的可持续发展。