其他
生成式 AI 和生命科学网络研讨会
我们如何将生成式 AI 与生命科学相结合,以创作和优化内容?
不要忘记,大型语言模型 (LLM) 本质上是文本补全机器。它们能根据给定的输入内容或提示输出最相关的内容。也就是说,在实践中,如果“信息工作”(也就是花在吸收和传递信息上的时间)妨碍了制定决策、发挥创造力或开展其他有价值的人类工作,LLM 就能有所助益。
GenAI 适用于哪些类型的内容?不适用于哪些类型的内容?
机密内容 专有内容 受隐私法规保护的内容
GenAI 目前正应用于生命科学领域的哪些应用场景?
GenAI 未来可能应用于生命科学的哪些方面?
编写和编辑通俗语言摘要 编写临床工作流中的比较评价 临床结果评估的国际规范
将 GenAI 与生命科学相结合有哪些风险?LLM 的发展日新月异,不同的模型各有所长所短。以下是各模型目前普遍存在的一些风险。
事实错误:LLM 旨在给出答复。无法评估接收的训练信息是否真实。 计算:目前的 LLM 在算术方面表现得非常糟糕。 上下文长度局限性:可用计算资源限制了 LLM 在交互过程中所能支持的“上下文窗口”大小。 数据隐私:AI 工具无异于其他第三方系统,除非您自行托管和训练自己的 LLM。因此,在向其传递信息时,请保持谨慎并加以判断。
针对生命科学工作流程和内容使用 AI 工具可能会招致风险,那么如何应对或降低这些风险呢?
AI 如何优化临床研究?
理解大型和/或结构不佳的数据集 管理和监视安全监测数据 减少临床语言工作流程中的记录任务,加快做出决策 协助编写通俗易懂的内容,并改善内容的无障碍性 更快速地部署训练和学习资源
围绕 GenAI 和生命科学有哪些伦理问题?
训练或其他 AI 互动中使用的知识产权的著作权和所有权 在涉及 LLM 的部署和集成中遵守 ALCOA(可归因性,易读性,同时性,原始性,准确性)原则 严格保护患者数据和其他受隐私法规保护的数据 更加谨慎地对待使用临床数据的 AI 工作流程 更加谨慎地对待涉及面向患者的内容的 AI 工作流程
生命科学领域的 GenAI 有哪些局限性?