ภาพหลอน ความน่าเชื่อถือ และการตรวจสอบตามหลักฐาน

กำไร:

• ความสามารถในการจดจำประเภทของภาพหลอน (แหล่งที่มาปลอม ปริมาณที่ไม่ถูกต้อง การศึกษาในจินตนาการ) ในเอาต์พุต AI ทางการแพทย์
• ความสามารถในการเชื่อมโยงข้อกล่าวอ้างทางคลินิกแต่ละรายการกับแนวทางปัจจุบันและแหล่งข้อมูลหลักด้วยการตรวจสอบยืนยันแบบหลายชั้น
• ความสามารถในการจัดการความไม่แน่นอนของแบบจำลอง คำแถลงความเชื่อมั่นไม่ใช่หลักฐานยืนยันความถูกต้อง และความเสี่ยงของข้อผิดพลาดที่ดูเหมือนจะแน่นอน

อันตรายที่ใหญ่ที่สุดของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในวงการแพทย์ไม่ใช่การทำผิดพลาด แต่คือการทำผิดพลาดด้วยความมั่นใจอย่างยิ่ง โมเดลภาษาสร้างข้อความที่คล่องแคล่วและโน้มน้าวใจ ประโยคมีน้ำเสียงมั่นใจเหมือนกันไม่ว่าจะจริงหรือเท็จ สิ่งนี้เรียกว่า "ภาพหลอน": เมื่อแบบจำลองสร้างข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริง (แหล่งที่มาที่ประดิษฐ์ขึ้น ปริมาณที่ไม่ถูกต้อง การศึกษาในจินตนาการ วัสดุนำทางที่ไม่มีอยู่จริง) ราวกับว่ามันเป็นเรื่องจริง ในพื้นที่อื่น อาการประสาทหลอนถือเป็นความผิดปกติ มันเป็นปัญหาด้านความปลอดภัยในการแพทย์ ในหน่วยการเรียนรู้นี้ คุณจะได้เรียนรู้การจดจำประเภทของภาพหลอน การตรวจสอบหลายชั้น และการจัดการความไม่แน่นอนของแบบจำลอง หลักการพื้นฐาน: คำแถลงความเชื่อมั่นไม่ใช่หลักฐานยืนยันความจริง ไม่ใช่ทุกข้อกล่าวอ้างทางคลินิกจะสามารถนำมาใช้ได้โดยไม่ต้องเชื่อมโยงกับแหล่งข้อมูลหลักและแนวทางปัจจุบัน

อะไรทำให้เกิดภาพหลอน?

AI คือระบบที่ทำนาย "คำที่มีแนวโน้มมากที่สุดถัดไป"; มันไม่ได้อ่านจากฐานข้อมูลความเป็นจริง แม้ว่าเขาจะไม่ทราบคำตอบสำหรับคำถาม เขาก็ให้คำตอบที่สมเหตุสมผลว่า "คล้ายกัน" กับข้อความที่เขาได้รับการฝึกฝน นั่นเป็นเหตุผลที่เขาสามารถให้บทความที่ไม่มีอยู่จริงพร้อมการอ้างอิงที่มีรูปแบบครบถ้วน ปริมาณที่ไม่ถูกต้องพร้อมตัวเลขที่ชัดเจน คำแนะนำที่ล้าสมัยด้วยภาษาที่ชัดเจน แบบจำลองมีแนวโน้มที่จะเติมลงในช่องว่างแทนที่จะพูดว่า "ฉันไม่รู้" นอกจากนี้ ข้อมูลการฝึกจะถูกหยุดไว้ที่วันที่ เขา/เธออาจไม่ทราบถึงแนวปฏิบัติที่เปลี่ยนแปลงไปตั้งแต่นั้นมา

คำแนะนำ: ถาม AI ว่า "แน่ใจเหรอ?" การถามไม่ใช่การทดสอบที่เชื่อถือได้ นางแบบสามารถพูดได้อย่างง่ายดายว่า "ใช่ ฉันแน่ใจ" หรือในทางกลับกัน สับสนกับคำตอบที่ถูกต้อง การทดสอบที่แท้จริงคือการค้นหาข้อเรียกร้องในแหล่งข้อมูลหลักที่เป็นอิสระ

ประเภทของภาพหลอนทางการแพทย์

ประเภท

ตัวอย่าง

อันตราย

สร้างขึ้นแหล่งที่มา

บทความที่ไม่มีอยู่จริง/DOI

หลักฐานลูกโซ่เท็จ

ปริมาณ/หน่วยไม่ถูกต้อง

มก. หรือหน่วยไม่ถูกต้อง

อันตรายต่อผู้ป่วยโดยตรง

งานจินตภาพ/ผลลัพธ์

"หลักฐาน" ที่ไม่ใช่ RCT

การตัดสินใจทางคลินิกผิดพลาด

คำแนะนำที่ล้าสมัย

บทความคู่มือเก่า

การรักษาที่ล้าสมัย

การระบุแหล่งที่มาที่ไม่ถูกต้อง

บทความจริงสรุปผิด

ข้อมูลที่บิดเบี้ยว

การทำให้เกินทั่วไป

ข้ามข้อยกเว้น

การใช้งานที่ไม่ถูกต้อง

การรับรองความถูกต้องหลายชั้น

การป้องกันภาพหลอนเพียงอย่างเดียวคือการตรวจสอบอย่างเป็นระบบ ห้าชั้น:

1. ลงไปที่แหล่งที่มา เปิดและยืนยันแต่ละขนาดยา เกณฑ์ และคำแนะนำจากแนวทางปฏิบัติ เอกสารกำกับบรรจุภัณฑ์ หรือบทความหลักในปัจจุบัน
2. ตรวจสอบข้าม แหล่งข้อมูลอิสระที่เชื่อถือได้สองแห่งพูดในสิ่งเดียวกันหรือไม่?
3. ความเฉพาะเจาะจง ข้อมูลเป็นของวันที่ใด? มันเปลี่ยนไปตั้งแต่นั้นมาเหรอ?
4. ความสม่ำเสมอทางคลินิก การกล่าวอ้างนี้สอดคล้องกับความเป็นจริงของผู้ป่วยและตรรกะทางคลินิกโดยทั่วไปหรือไม่
5. ผู้เชี่ยวชาญเรื่องสายตา ปรึกษาสาขาที่เกี่ยวข้องหากมีข้อสงสัยหรือจุดวิกฤติ

มินิเคสสามอัน

กรณีที่ 1 — ใช้ยาผิดขนาดที่ดูปลอดภัย แพทย์ถาม AI เกี่ยวกับขนาดยาที่ไม่ค่อยได้ใช้ AI ให้ตัวเลขที่ชัดเจนมาก แพทย์ดูหนังสือชี้ชวน ปริมาณจริงคือหนึ่งในสามของสิ่งที่ AI พูด น้ำเสียงที่แม่นยำของ AI ไม่ได้บ่งบอกถึงความแม่นยำ การยืนยันป้องกันข้อผิดพลาดร้ายแรง

กรณีที่ 2 — งานแฟนทอม AI อ้างอิง "RCT แบบหลายศูนย์ผู้ป่วย 1,200 รายที่เผยแพร่ในปี 2020" เพื่อสนับสนุนการรักษา แพทย์กำลังมองหาการศึกษาวิจัยนี้ ไม่มีการศึกษาดังกล่าว AI ได้จัดทำตัวเลขและรายละเอียดเพื่อให้คำกล่าวอ้างมีความน่าเชื่อถือ

กรณีที่ 3 — คำแนะนำที่ล้าสมัย AI แนะนำยาแผนโบราณที่ไม่แนะนำอีกต่อไปในการรักษาโรค แพทย์จะดูคำแนะนำในปัจจุบัน แนวทางเปลี่ยนไป ตัวแทนใหม่มาก่อน ความรู้ของ AI ถูกแช่แข็งในยุคที่แล้ว คำแนะนำปัจจุบันแก้ไขการตัดสินใจ

ทีละขั้นตอน: การตรวจสอบการเรียกร้อง

1. ลดการอ้างสิทธิ์เหลือหนึ่งประโยค เช่น "แนะนำให้ใช้ยา X ในปริมาณ Y"
2. กำหนดประเภทของทรัพยากร ปริมาณ เกณฑ์ หรือหลักฐาน?
3. เปิดแหล่งที่มาหลัก หนังสือชี้ชวน, คู่มือ, PubMed.
4. ตรวจสอบกับสองแหล่ง
5. ตรวจสอบให้เป็นปัจจุบัน
6. ถ้ามันไม่พอดีก็ปฏิเสธไป หากมีข้อสงสัย โปรดปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ

เทมเพลตที่สามารถคัดลอกได้สี่แบบ

งาน: แสดงรายการข้อถือสิทธิที่ตรวจสอบได้ทั้งหมด (ขนาดยา เกณฑ์การวินิจฉัย แหล่งที่มา ผลลัพธ์ที่เป็นตัวเลข คำแนะนำแนวทาง) ในเอาต์พุต AI ด้านล่างในบรรทัดแยกกัน เพิ่มคอลัมน์ "แหล่งที่มาหลักที่ควรได้รับการยืนยัน" สำหรับแต่ละคอลัมน์ การยืนยันตนเอง ส่งออกเฉพาะจุดที่จะตรวจสอบเท่านั้น เอาท์พุต: [...]

ภารกิจ: ระบุเงื่อนไขที่ต้องปฏิบัติตามเพื่อให้การกล่าวอ้างต่อไปนี้เป็นความจริง และภายใต้สถานการณ์ใดที่อาจเป็นเท็จ เพื่อที่ฉันจะได้เห็นว่าฉันต้องยืนยันที่ไหน การอ้างสิทธิ์: [...]

วัตถุประสงค์: ในข้อความต่อไปนี้ ทำเครื่องหมายข้อความที่เป็นตัวเลขหรือสัมบูรณ์ที่ทำโดยไม่ต้องอ้างอิงแหล่งที่มา (เช่น "มีประสิทธิภาพ 80%", "500 มก. ต่อวัน") ติดป้ายกำกับแต่ละรายการว่า "ไม่มีแหล่งที่มา - ต้องมีการยืนยัน" ข้อความ: [...]

ภารกิจ: ขอให้ฉันประเมินความเสี่ยงในปัจจุบันของคำแนะนำทางคลินิกนี้: คำแนะนำทางคลินิกอาจอิงตามหลักเกณฑ์ใด มีการอัปเดตครั้งล่าสุดเมื่อใด มีความเป็นไปได้ที่จะมีการเปลี่ยนแปลงในด้านนี้ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาหรือไม่ อย่าสร้างข้อความแนะนำ สร้างคำถามควบคุมคำแนะนำ: [...]

พรอมต์อ่อน / พรอมต์แข็งแกร่ง

อ่อนแอ: "จริงเหรอ?" (AI พูดว่า "ใช่") ได้อย่างง่ายดาย

ชัดเจน: "ระบุแต่ละขนาดยา แหล่งที่มา และคำแนะนำแนวทางในสิ่งพิมพ์ AI ด้านล่างในบรรทัดแยกกัน และเขียนว่าควรยืนยันแหล่งที่มาหลักใด (เอกสารแทรกในบรรจุภัณฑ์/แนวทาง/PubMed) สำหรับแต่ละรายการ ทำเครื่องหมายข้อความที่ปรากฏว่าไม่มีแหล่งที่มาหรือสรุปได้ว่า 'ต้องมีการยืนยัน' ยืนยันตัวเอง เพียงสร้างรายการตรวจสอบ"

ในข้อความแจ้งอันทรงพลัง คุณให้ AI ​​มีบทบาทที่ไม่ "ตรวจสอบ" แต่ "ทำให้สามารถตรวจสอบเอาต์พุตของตัวเองได้"

ข้อผิดพลาดทั่วไป

• เข้าใจผิดน้ำเสียงที่มั่นใจเพื่อความถูกต้อง คำแถลงความเชื่อมั่นไม่ใช่หลักฐาน
• “คุณแน่ใจเหรอ?” ทดสอบกับ. โมเดลเลื่อนได้ง่ายทั้งสองทิศทาง
• พอใจแหล่งเดียว การตรวจสอบข้ามเป็นสิ่งจำเป็น
• ข้ามการอัปเดต ข้อมูลรุ่นถูกระงับ ณ วันที่
• ไม่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญในจุดวิกฤติ ควรขอความเห็นที่สองในการตัดสินใจที่น่าสงสัย

อคติอัตโนมัติ: กับดักของตัวเอง

ภาพหลอนเป็นข้อผิดพลาดของแบบจำลอง แต่ก็มีข้อผิดพลาดของมนุษย์เช่นกัน: อคติของระบบอัตโนมัติ นี่คือแนวโน้มของมนุษย์ที่จะยอมรับคำตอบว่าถูกต้องโดยไม่ต้องตั้งคำถามเมื่อเครื่องให้คำตอบ เพียงเพราะเครื่องคิดเลขมีความน่าเชื่อถือ เราจึงคุ้นเคยกับมัน เราให้ความไว้วางใจแบบเดียวกันในรูปแบบภาษาโดยไม่ได้ตั้งใจ อย่างไรก็ตาม โมเดลภาษาไม่แม่นยำเหมือนเครื่องคิดเลข มีความน่าจะเป็นและผิดพลาดได้

ความลำเอียงของระบบอัตโนมัติเป็นอันตรายอย่างยิ่งเมื่อเหนื่อยล้า ภายใต้ความกดดันด้านเวลา และในการทำงานประจำ เมื่อสิ้นสุดการจับกุม เป็นเรื่องง่ายที่จะยกเลิกเอาท์พุต AI ที่ดูราบรื่นและราบรื่น เนื่องจาก "ยังไงก็เป็นเรื่องจริง" ยาแก้พิษคือการทำให้การยืนยันเป็นนิสัยและระบบ: เชื่อมโยงกับขั้นตอนการเช็คอินที่เป็นลายลักษณ์อักษร ไม่ใช่ความสนใจในทันที “ฉันเหนื่อย แต่นั่นคือสิ่งที่รายการตรวจสอบบอกไว้” เป็นการป้องกันที่ดีที่สุดจากอคติของระบบอัตโนมัติ

ข้อควรระวัง: ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดไม่ใช่ว่า AI จะทำผิดพลาด หมายความว่าคุณยอมรับความผิดพลาดนั้นโดยไม่ตั้งคำถามเมื่อคุณเหนื่อย เชื่อมโยงการตรวจสอบกับระบบที่เป็นลายลักษณ์อักษร ไม่ใช่การพิจารณาส่วนตัว

โดยสรุป

อาการประสาทหลอนเป็นความเสี่ยงที่ร้ายแรงที่สุดของ AI ในด้านการแพทย์ แบบจำลองนี้สร้างความเท็จและความจริงด้วยความมั่นใจเช่นเดียวกัน แหล่งที่มาที่ประดิษฐ์ขึ้น ปริมาณที่ไม่ถูกต้อง การศึกษาที่สมมติขึ้น และคำแนะนำที่ล้าสมัยเป็นประเภทที่พบบ่อยที่สุด การป้องกันเพียงอย่างเดียวคือการตรวจสอบหลายชั้น: ทดสอบการอ้างสิทธิ์แต่ละรายการกับแหล่งที่มาหลักและคำแนะนำปัจจุบัน การตรวจสอบข้ามและการทดสอบสกุลเงิน ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญในจุดวิกฤติ อย่าใช้คำแถลงความเชื่อมั่นเป็นหลักฐานแห่งความจริง

งานสมัคร

ถามคำถามทางคลินิกที่ท้าทายอย่างจงใจกับ AI (ขนาดยาที่หายากหรือการรักษาในปัจจุบัน) ตรวจสอบทุกขนาดยา แหล่งที่มา และคำแนะนำที่เขาทำกับแหล่งที่มาหลัก มีการกล่าวอ้างจำนวนเท่าใดที่กลายเป็นจริง และมีการอ้างเท็จหรือปลอมแปลงจำนวนเท่าใด จับคู่ตารางว่าภาพหลอนประเภทใดที่เกิดข้อผิดพลาด และสังเกตว่าน้ำเสียงที่มั่นใจอาจทำให้คุณเข้าใจผิดได้อย่างไร

รายการตรวจสอบ

• [ ] ฉันลดคำกล่าวอ้างแต่ละครั้งเหลือเพียงประโยคเดียว
• [ ] ฉันได้ยืนยันปริมาณ/เกณฑ์/แหล่งที่มา/คำแนะนำจากแหล่งที่มาหลักแล้ว
• [ ] ฉันตรวจสอบกับแหล่งข้อมูลอิสระสองแห่ง
• [ ] ฉันได้ตรวจสอบแล้วว่าข้อมูลเป็นข้อมูลล่าสุด
• [ ] ฉันทดสอบข้อกล่าวอ้างนี้ด้วยความสอดคล้องทางคลินิก
• [ ] ฉันได้ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับประเด็นที่น่าสงสัย/วิกฤติ
• [ ] ฉันไม่ได้ถือว่าน้ำเสียงที่มั่นใจเป็นหลักฐานของความถูกต้อง